Excel Python：飞速搞定数据分析与处理
附录 C 高级 Python 概念
本附录会更细致地研究以下 3 个主题：类和对象、带时区的 datetime 对象，以及可变与不可变对象。这些主题相互独立，可以以任意顺序阅读。
C.1 类和对象
本节我们会编写自己的类，以便更好地理解类和对象之间的关系。类定义了一类新的对象：一个类就像是你用来烤蛋糕（比如巧克力蛋糕或者起司蛋糕）的模具。用模具 （类）制作蛋糕（对象）的过程就叫作实例化。这就是为什么对象也被称为类实例（class instance）。无论是巧克力蛋糕还是起司蛋糕，它们都是一类（type）蛋糕：类（class）可 以让你定义新的数据类型，这些类型将数据（属性）和函数（方法）放在了一起，因而可以帮助你架构和组织代码。现在回到第 3 章中赛车游戏的例子，定义我们自己的类：
In [1]: class Car: def __init__(self, color, speed=0): self.color = color self.speed = speed def accelerate(self, mph): self.speed += mph这是一个简单的汽车类，其中包含了两个方法。方法是在类定义中定义的函数，该类有一个叫作 accelerate 的普通方法。该方法会更改类实例的数据（speed）。它还有一个叫作__init__的特殊方法，方法名首尾有两个下划线。当对象被实例化之后，Python 会调用这个方法为对象附加一些初始数据。每个方法的第一个参数表示的是类实例，依照惯例会被命名为 self。在看到如何使用 Car 类之后，你就会明白其中的道理。我们首先来实例化两辆汽车。这个过程和调用函数是一样的：在类名后面加上圆括号以调用类，同时提供__init__方法的参数。你不需要为 self 提供实参，因为 Python 会负责这项工作。在本例中，self 分别是 ZX 和 YAMAHA：
In [2]: # 来实例化两个汽车对象 ZX = Car("red") YAMAHA = Car(color="blue")当你调用一个类时，实际上调用的是__init__函数，这就是为什么所有对于函数参数有效的东西也可以应用到这里：对于 ZX，我们以位置参数形式提供实参，而对于 YAMAHA，我们使用的是关键字参数形式。从 Car 类实例化两个机车对象之后，来看一下它们的属性并调用其方法。我们会看到，在加速 ZX 之后，ZX 的速度会发生变化，YAMAHA 则保持不变， 原因是两个对象是相互独立的：
In [3]: # 在默认情况下会打印出对象的内存位置 ZX Out[3]: <__main__.Car at 0x196e7d90550> In [4]: # 通过属性可以访问对象的数据 ZX.color Out[4]: 'red' In [5]: ZX.speed Out[5]: 0 In [6]: # 在 ZX 上调用 accelerate 方法 ZX.accelerate(20) In [7]: # ZX 的 speed 属性发生了改变 ZX.speed Out[7]: 20 In [8]: # YAMAHA 的 speed 属性保持不变 YAMAHA.speed Out[8]: 0Python 也允许直接修改属性而无须使用方法：
In [9]: ZX.color = "green" In [10]: ZX.color Out[10]: 'green' In [11]: YAMAHA.color # 不变 Out[11]: 'blue'总结一下：类定义了对象的属性和方法。类将函数（“方法”）和数据（“属性”）组合到一起，从而使你可以方便地利用点语法访问：myobject.attribute 或 myobject.method()。
C.2 使用带时区的 datetime 对象
在第 3 章简单介绍过不带时区的 datetime 对象。如果需要考虑时区，那么你通常都会在 UTC 时区下进行工作，只有在显示时间时才将其转换为当地时区。在使用 Excel 和 Python 时，你可能想要将 Excel 产生的不带时区的时间戳转换为带时区的 datetime 对象。对于 Python 中的时区支持，你可以使用 dateutil 包，虽然它不是标准库的一部分，但是已经在 Anaconda 中预装。下面的示例展示了在处理 datetime 和时区时的一些常见操作。
In [12]: import datetime as dt from dateutil import tz In [13]: # 不带时区的 datetime 对象 timestamp = dt.datetime(2020, 1, 31, 14, 30) timestamp.isoformat() Out[13]: '2020-01-31T14:30:00' In [14]: # 带时区的 datetime 对象 timestamp_eastern = dt.datetime(2020, 1, 31, 14, 30, tzinfo=tz.gettz("US/Eastern")) # 以isoformat格式打印可以更清楚地看出和UTC的差距 timestamp_eastern.isoformat() Out[14]: '2020-01-31T14:30:00-05:00' In [15]: # 为不带时区的datetime对象赋予时区 timestamp_eastern = timestamp.replace(tzinfo=tz.gettz("US/Eastern")) timestamp_eastern.isoformat() Out[15]: '2020-01-31T14:30:00-05:00' In [16]: # 转换时区 # 由于 UTC 时区很常用，因此可以简写为 tz.UTC timestamp_utc = timestamp_eastern.astimezone(tz.UTC) timestamp_utc.isoformat() Out[16]: '2020-01-31T19:30:00+00:00' In [17]: # 带时区转换为不带时区 timestamp_eastern.replace(tzinfo=None) Out[17]: datetime.datetime(2020, 1, 31, 14, 30) In [18]: # 不带时区的当前时间 dt.datetime.now() Out[18]: datetime.datetime(2021, 1, 3, 11, 18, 37, 172170) In [19]: # UTC时区中的当前时间 dt.datetime.now(tz.UTC) Out[19]: datetime.datetime(2021, 1, 3, 10, 18, 37, 176299, tzinfo=tzutc())提示：Python 3.9 中的时区处理
Python 3.9 通过 timezone 模块为标准库添加了对时区的完全支持。可以用它来代替 dateutil 的 tz.gettz 调用。
from zoneinfo import ZoneInfo timestamp_eastern = dt.datetime(2020, 1, 31, 14, 30, tzinfo=ZoneInfo("US/Eastern"))C.3 可变和不可变的 Python 对象
在 Python 中，可以修改其值的对象称为可变的（mutable），而不能修改的就称为不可变的 （immutable）。表 C-1 展示了各个数据类型属于哪一类。
了解两者之间的差别是很重要的，因为可变对象可能和你在其他语言（包括 VBA）中习以为常的东西有不一样的行为。来看看下面这段 VBA 代码：
Dim a As Variant, b As Variant a = Array(1, 2, 3) b = a a(1) = 22 Debug.Print a(0) & ", " & a(1) & ", " & a(2) Debug.Print b(0) & ", " & b(1) & ", " & b(2)打印的结果如下：
1, 22, 3 1, 2, 3现在在 Python 中用列表完成同样的操作：
In [20]: a = [1, 2, 3] b= a a[1] = 22 print(a) print(b) [1, 22, 3] [1, 22, 3]在 Python 中，变量是你 “赋予” 对象的名称。b = a 将两个名称赋予了同一个对象，即 list[1, 2, 3]。因此所有指向该对象的变量都会体现出列表的变化。不过这只对可变对象有用：如果你将列表替换成不可变对象，比如元组，那么修改 a 并不会影响 b。如果想让可变对象 b 不受 a 的改变的影响，则必须显式地复制列表：
In [21]: a = [1, 2, 3] b = a.copy() In [22]: a Out[22]: [1, 2, 3] In [23]: b Out[23]: [1, 2, 3] In [24]: a[1] = 22 # 修改a…… In [25]: a Out[25]: [1, 22, 3] In [26]: b # ……不影响b Out[26]: [1, 2, 3]列表的copy 方法创建的是一份浅复制（shallow copy）：你确实会得到一份列表的副本， 但是如果列表中包含可变元素，那么这些元素仍然是共享的。如果你想递归复制所有的元素，则需要利用标准库中的 copy 模块来进行深复制（deep copy）：
In [27]: import copy b = copy.deepcopy(a)C.3.1 以可变对象为参数调用函数
如果你是从 VBA 转到 Python 的，那么可能已经习惯于将函数参数标记为按引用传递 （ByRef）或按值传递（ByVal）：当你将一个变量作为参数传递给函数时，函数要么拥有改变这个变量的能力（ByRef），要么就是在处理值的副本（ByVal），因此原变量不会发生变化。VBA 中默认按引用传递参数（ByRef）。考虑如下 VBA 函数：
Function increment(ByRef x As Integer) As Integer x = x+ 1 increment = x End Function然后像下面这样调用这个函数：
Sub call_increment() Dim a As Integer a = 1 Debug.Print increment(a) Debug.Print a End Sub上述代码会打印如下内容：
2 2然而，如果你将 increment 函数中的 ByRef 改成 ByVal，则会打印出如下内容：
2 1在 Python 中又是怎样呢？当你把变量四处传递时，实际上传递的是指向对象的名称。也就是说，具体行为取决于对象是可变的还是不可变的。先使用一个不可变对象来进行测试：
In [28]: def increment(x): x = x+ 1 return x In [29]: a = 1 print(increment(a)) print(a) 2 1然后使用可变对象重复上面的例子：
In [28]: def increment1(x): x[0] = x[0] + 1 return x In [29]: a = [1] print(increment1(a)) print(a) [2] [2]如果对象是可变的，而你想要原对象保持不变，那么就需要传递对象的副本：
In [32]: a = [1] print(increment1(a.copy())) print(a) [2] [1]还有一种情况值得注意，那就是定义函数时默认参数中对可变对象的使用。下面来看看为什么值得注意。
C.3.2 使用可变对象作为默认参数的函数
在编写函数时，一般来说不应该使用可变对象作为默认参数。这是因为默认参数的值是函数定义的一部分，它只会被求值一次，而不会在每次调用函数时求值。因此，使用可变对象作为默认参数会导致出人意料的行为：
In [33]: # 不要这么做： def add_one(x=[]): # 这里的 x=[] 是赋值给了一个列表，而列表是可变量。 x.append(1) return x In [34]: add_one() Out[34]: [1] In [35]: add_one() Out[35]: [1, 1]如果你想将空列表作为默认参数，则应该像下面这样做。
In [36]: def add_one1(x=None): if x is None: x = [] x.append(1) return x In [37]: add_one1() Out[37]: [1] In [38]: add_one1() Out[38]: [1]
