子类 str，并创建与 += 效果相同的新方法

Question

我正在尝试继承 str - 不是为了任何重要的事情，只是为了了解更多关于 Python 内置类型的实验。我以这种方式对str 进行了子类化（使用__new__，因为str 是不可变的）：

class MyString(str):
    def __new__(cls, value=''):
        return str.__new__(cls, value)
    def __radd__(self, value):  # what method should I use??
        return MyString(self + value)  # what goes here??
    def write(self, data):
        self.__radd__(data)

据我所知，它初始化正确。但我不能让它使用 += 运算符就地修改自己。我尝试过覆盖__add__、__radd__、__iadd__ 和各种其他配置。使用return 语句，我设法让它返回正确附加MyString 的新实例，但没有就地修改。成功应该是这样的：

b = MyString('g')
b.write('h')  # b should now be 'gh'

有什么想法吗？

更新

为了可能添加某人可能想要这样做的原因，我遵循了创建以下在内部使用纯字符串的可变类的建议：

class StringInside(object):

    def __init__(self, data=''):
        self.data = data

    def write(self, data):
        self.data += data

    def read(self):
        return self.data

并用 timeit 测试：

timeit.timeit("arr+='1234567890'", setup="arr = ''", number=10000)
0.004415035247802734
timeit.timeit("arr.write('1234567890')", setup="from hard import StringInside; arr = StringInside()", number=10000)
0.0331270694732666

number 的差异迅速增加 - 在 100 万次互动时，StringInside 花费的时间比我愿意等待返回的时间要长，而纯 str 版本在大约 100 毫秒内返回。

更新 2

为了后代，我决定编写一个包装 C++ 字符串的 cython 类，以查看与基于以下 Mike Müller 更新版本的松散类相比性能是否可以提高，并且我成功了。我意识到 cython 是“作弊”，但我提供这个只是为了好玩。

python 版本：

class Mike(object):

    def __init__(self, data=''):
        self._data = []
        self._data.extend(data)

    def write(self, data):
        self._data.extend(data)

    def read(self, stop=None):
        return ''.join(self._data[0:stop])

    def pop(self, stop=None):
        if not stop:
            stop = len(self._data)
        try:
            return ''.join(self._data[0:stop])
        finally:
            self._data = self._data[stop:]

    def __getitem__(self, key):
        return ''.join(self._data[key])

cython 版本：

from libcpp.string cimport string

cdef class CyString:
    cdef string buff
    cdef public int length

    def __cinit__(self, string data=''):
        self.length = len(data)
        self.buff = data

    def write(self, string new_data):
        self.length += len(new_data)
        self.buff += new_data

    def read(self, int length=0):
        if not length:
            length = self.length
        return self.buff.substr(0, length)  

    def pop(self, int length=0):
        if not length:
            length = self.length
        ans = self.buff.substr(0, length)
        self.buff.erase(0, length)
        return ans

性能：

写作

>>> timeit.timeit("arr.write('1234567890')", setup="from pyversion import Mike; arr = Mike()", number=1000000)
0.5992741584777832
>>> timeit.timeit("arr.write('1234567890')", setup="from cyversion import CyBuff; arr = CyBuff()", number=1000000)
0.17381906509399414

阅读

>>> timeit.timeit("arr.write('1234567890'); arr.read(5)", setup="from pyversion import Mike; arr = Mike()", number=1000000)
1.1499049663543701
>>> timeit.timeit("arr.write('1234567890'); arr.read(5)", setup="from cyversion import CyBuff; arr = CyBuff()", number=1000000)
0.2894480228424072

弹出

>>> # note I'm using 10e3 iterations - the python version wouldn't return otherwise
>>> timeit.timeit("arr.write('1234567890'); arr.pop(5)", setup="from pyversion import Mike; arr = Mike()", number=10000)
0.7390561103820801
>>> timeit.timeit("arr.write('1234567890'); arr.pop(5)", setup="from cyversion import CyBuff; arr = CyBuff()", number=10000)
0.01501607894897461

Answer 1

解决方案

这是对更新问题的回答。

您可以使用列表来保存数据，并且仅在读取时构造字符串：

class StringInside(object):

    def __init__(self, data=''):
        self._data = []
        self._data.append(data)

    def write(self, data):
        self._data.append(data)

    def read(self):
        return ''.join(self._data)

性能

本课表现：

%%timeit arr = StringInside()
arr.write('1234567890')
1000000 loops, best of 3: 352 ns per loop

更接近原生str：

%%timeit str_arr = ''
str_arr+='1234567890'
1000000 loops, best of 3: 222 ns per loop

与您的版本比较：

%%timeit arr = StringInsidePlusEqual()
arr.write('1234567890')
100000 loops, best of 3: 87 µs per loop

原因

my_string += another_string 构建字符串的方式长期以来一直是一种反模式性能。 CPython 针对这种情况进行了一些优化。似乎 CPython 无法检测到这里使用了这种模式。这可能是因为它有点隐藏在一个类中。

由于各种原因，并非所有实现都有这种优化。例如。 PyPy 通常比 CPython 快得多，但对于这个用例来说要慢得多：

PyPy 2.6.0 (Python 2.7.9)

>>>> import timeit
>>>> timeit.timeit("arr+='1234567890'", setup="arr = ''", number=10000)
0.08312582969665527

CPython 2.7.11

>>> import timeit
>>> timeit.timeit("arr+='1234567890'", setup="arr = ''", number=10000)
0.002151966094970703

可切片版本

此版本支持切片：

class StringInside(object):

    def __init__(self, data=''):
        self._data = []
        self._data.extend(data)

    def write(self, data):
        self._data.extend(data)

    def read(self, start=None, stop=None):
        return ''.join(self._data[start:stop])

    def __getitem__(self, key):
        return ''.join(self._data[key])

你可以正常切片：

>>> arr = StringInside('abcdefg')
>>> arr[2]
'c'
>>> arr[1:3]
'bc'

现在，read() 还支持可选的开始和停止索引：

>>>  arr.read()
'abcdefg'
>>> arr.read(1, 3)
'bc'

>>> arr.read(1)
'bcdefg'