前言
本文主要给大家介绍了关于Python中序列的修改、散列与切片的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
Vector类：用户定义的序列类型
我们将使用组合模式实现 Vector 类，而不使用继承。向量的分量存储在浮点数数组中，而且还将实现不可变扁平序列所需的方法。
Vector 类的第 1 版要尽量与前一章定义的 Vector2d 类兼容。
Vector类第1版：与Vector2d类兼容
Vector 类的第 1 版要尽量与前一章定义的 Vector2d 类兼容。然而我们会故意不让 Vector 的构造方法与 Vector2d 的构造方法兼容。为了编写 Vector(3, 4) 和 Vector(3, 4, 5) 这样的代码，我们可以让 __init__ 方法接受任意个参数（通过 *args）；但是，序列类型的构造方法最好接受可迭代的对象为参数，因为所有内置的序列类型都是这样做的。
测试 Vector.__init__ 和 Vector.__repr__ 方法
> Vector([3.1, 4.2]) Vector([3.1, 4.2]) > Vector((3, 4, 5)) Vector([3.0, 4.0, 5.0]) > Vector(range(10)) Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, ...])
vector_v1.py：从 vector2d_v1.py 衍生而来
from array import array
import reprlib
import math
class Vector:
typecode = 'd'
def __init__(self, components):
self._components = array(self.typecode, components) #self._components是“受保护的”实例属性，把Vector的分量保存在一个数组中
def __iter__(self):
return iter(self._components) #为了迭代，我们使用self._components构建一个迭代器
def __repr__(self):
components = reprlib.repr(self._components) #使用reprlib.repr()函数获取self._components 的有限长度表示形式（如 array('d', [0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, ...])）
components = components[components.find('['):-1] #把字符串插入 Vector 的构造方法调用之前，去掉前面的array('d' 和后面的 )
return 'Vecotr({})'.format(components) #直接使用 self._components 构建 bytes 对象
def __str__(self):
return str(tuple(self))
def __bytes__(self):
return (bytes([ord(self.typecode)]) +
bytes(self._components))
def __eq__(self, other):
return tuple(self) == tuple(other)
def __abs__(self):
return math.hypot(sum(x * x for x in self)) #不能使用hypot方法了，因此我们先计算各分量的平方之和，然后再使用sqrt方法开平方
def __bool__(self):
return bool(abs(self))
@classmethod
def frombytes(cls, octets):
typedcode = chr(octets[0])
memv = memoryview(octets[1:]).cast(typedcode)
return cls(memv) #我们只需在 Vector2d.frombytes 方法的基础上改动最后一行：直接把memoryview传给构造方法，不用像前面那样使用*拆包
协议和鸭子类型
在 Python 中创建功能完善的序列类型无需使用继承，只需实现符合序列协议的方法。不过，这里说的协议是什么呢？
在面向对象编程中，协议是非正式的接口，只在文档中定义，在代码中不定义。例如，Python 的序列协议只需要 __len__ 和 __getitem__ 两个方法。任何类（如 Spam），只要使用标准的签名和语义实现了这两个方法，就能用在任何期待序列的地方。Spam 是不是哪个类的子类无关紧要，只要提供了所需的方法即可。
class FrenchDeck:
ranks = [str(n) for n in range(2, 11)] + list('JQKA')
suits = 'spades diamonds clubs hearts'.split()
def __init__(self):
self._cards = [Card(rank, suit) for suit in self.suits for rank in self.ranks]
def __len__(self):
return len(self._cards)
def __getitem__(self, position):
return self._cards[position]
协议是非正式的，没有强制力，因此如果你知道类的具体使用场景，通常只需要实现一个协议的部分。例如，为了支持迭代，只需实现__getitem__ 方法，没必要提供 __len__ 方法。
Vector类第2版：可切片的序列
如 FrenchDeck 类所示，如果能委托给对象中的序列属性（如self._components 数组），支持序列协议特别简单。下述只有一行代码的 __len__ 和 __getitem__ 方法是个好的开始：
class Vector: # 省略了很多行 # ... def __len__(self): return len(self._components) def __getitem__(self, index): return self._components[index]
添加这两个方法之后，就能执行下述操作了：
> v1 = Vector([3, 4, 5])
> len(v1)
> v1[0], v1[-1]
(3.0, 5.0)
> v7 = Vector(range(7))
> v7[1:4]
array('d', [1.0, 2.0, 3.0])
可以看到，现在连切片都支持了，不过尚不完美。如果 Vector 实例的切片也是 Vector 实例，而不是数组，那就更好了。前面那个FrenchDeck 类也有类似的问题：切片得到的是列表。对 Vector 来说，如果切片生成普通的数组，将会缺失大量功能。
为了把 Vector 实例的切片也变成 Vector 实例，我们不能简单地委托给数组切片。我们要分析传给 __getitem__ 方法的参数，做适当的处理。
切片原理
了解 __getitem__ 和切片的行为
> class MySeq: ... def __getitem__(self, index): ... return index ... > s = MySeq() > s[1] #__getitem__直接返回传给它的值 > s[1:4] #[1:4]表示变成了slice(1, 4, None) slice(1, 4, None) > s[1:4:2] #[1:4:2]的意思为从第1个索引开始，到第4个索引结束，步长为2 slice(1, 4, 2) > s[1:4:2, 9] (slice(1, 4, 2), 9) #神奇的事情发生了..wtf...如果[]中有逗号，那么__getitem__接收的是元祖 > s[1:4:2, 7:9] #元祖中还可以包含多个切片对象 (slice(1, 4, 2), slice(7, 9, None))
"htmlcode">
> slice <class 'slice'> > dir(slice) ['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'indices', 'start', 'step', 'stop']
调用 dir(slice) 得到的结果中有个 indices 属性，这个方法有很大的作用，但是鲜为人知。help(slice.indices) 给出的信息如下。
indices(...)
S.indices(len) -> (start, stop, stride)
给定长度为 len 的序列，计算 S 表示的扩展切片的起始（start）和结尾（stop）索引，以及步幅（stride）。超出边界的索引会被截掉，这与常规切片的处理方式一样。
举个 "htmlcode">
> slice(None, 10, 2).indices(5) #'ABCDE'[:10:2]等同于[:] (0, 5, 2) > slice(-3, None, None).indices(5) #'ABCDE'[-3:]等同于[2:5:1] (2, 5, 1)
能处理切片的__getitem__方法
vector_v2.py 的部分代码：为 vector_v1.py 中的 Vector类添加 __len__ 和__getitem__ 方法
def __len__(self):
return len(self._components)
def __getitem__(self, index):
cls = type(self) #获取实例的类(Vector)
if isinstance(index, slice): #判断传递进来的index是否为slice对象
return cls(self._components[index]) #调用类的构造方法，创建一个新的Vector实例
elif isinstance(index, numbers.Integral): #如果传递进来的是个整数
return self._components[index] #返回 _components 中相应的元素
else: #抛出异常
msg = '{cls.__name__} indices must be integers'
raise TypeError(msg.format(cls=cls))
测试 "htmlcode">
> v7 = Vector(range(7)) > v7[-1] #获取单个整数索引，返回一个浮点数 6.0 > v7[1:4] #切片索引创建一个新的Vector实例 Vector([1.0, 2.0, 3.0]) > v7[-1:] #长度为1的切片也会创建一个新的Vector实例 Vector([6.0]) > v7[1,2] #我们在上面的slice已经知道，如果slice中包含了，则是一个包含slice的元祖，所以报错了 Traceback (most recent call last): ... TypeError: Vector indices must be integers
Vector类第3版：动态存取属性
Vector2d 变成 Vector 之后，就没办法通过名称访问向量的分量了（如 v.x 和 v.y）。现在我们处理的向量可能有大量分量。不过，若能通过单个字母访问前几个分量的话会比较方便。比如，用 x、y 和 z 代替 v[0]、v[1] 和 v[2]
在 Vector2d 中，我们使用 @property 装饰器把 x 和 y 标记为只读特性。我们可以在 Vector 中编写四个特性，但这样太麻烦。特殊方法 __getattr__ 提供了更好的方式。
属性查找失败后，解释器会调用 __getattr__ 方法。简单来说，对my_obj.x 表达式，Python 会检查 my_obj 实例有没有名为 x 的属性；如果没有，到类（my_obj.__class__ ）中查找；如果还没有，顺着继承树继续查找。 如果依旧找不到，调用 my_obj 所属类中定义的__getattr__ 方法，传入 self 和属性名称的字符串形式（如 'x'）。
vector_v3.py 的部分代码：在 vector_v2.py 中定义的Vector 类里添加 __getattr__ 方法
def __getattr__(self, name):
cls = type(self) #获取Vector
if len(name) == 1: #如果属性名只有一个字母，可能是shortcut_names中的一个
pos = cls.shorcut_name.find(name) #查找属性name是否在xyzx中的位置，如果木有就返回-1,有就返回对应的索引
if 0 <= pos < len(self._components): #判断这个查找到的索引是否在区间内
return self._components[pos] #返回查找的到的数组中的值
msg = '{.__name__!r} object has no attribute {!r}' #报错的信息
raise AttributeError(msg.format(cls, name)) #抛出异常
测试下效果：
> v = Vector(range(5)) > v Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0]) > v.x # 使用v.x获取第一个元素v[0] 0.0 > v.x = 10 # 为v.x赋新的值，按理说应该会报异常 > v.x # 读取v.x，返回来的是新的值 > v Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0])# 数组并没有改变什么~
如果为 .x 或 .y 实例属性赋值，会抛出 AttributeError。为了避免歧义，在 Vector 类中，如果为名称是单个小写字母的属性赋值，我们也想抛出那个异常。为此，我们要实现 __setattr__ 方法。
vector_v3.py 的部分代码：在 Vector 类中实现__setattr__ 方法
def __setattr__(self, name, value):
cls = type(self)
if len(name) == 1: #特别处理名称是单个字符的属性
if name in self.shorcut_name: #如果name是xyzt中的一个，设置特殊的错误消息
error = 'readonly attribute {attr_name!r}'
elif name.islower(): #如果name是小写字母，为所有小写字母设置一个错误消息
error = "can't set attributes 'a' to 'z' in {cls_name!r}"
else:
error = ''
if error: #否则，把错误消息设为空字符串
msg = error.format(cls_name=cls.__name__, attr_name=name)
raise AttributeError(msg) #如果有错误消息，抛出 AttributeError
super().__setattr__(name, value) #默认情况：在超类上调用__setattr__方法，提供标准行为
Vector类第4版：散列和快速等值测试
我们要再次实现 __hash__ 方法。加上现有的 __eq__ 方法，这会把Vector 实例变成可散列的对象。
我们要使用^（异或）运算符依次计算各个分量的散列值，像这样：v[0] ^ v[1] ^ v[2]...。这正是functools.reduce 函数的作用。
归约函数（reduce、sum、any、all）把序列或有限的可迭代对象变成一个聚合结果
我们已经知道 functools.reduce() 可以替换成 sum() ，下面说说它的原理。它的关键思想是，把一系列值归约成单个值。reduce() 函数的第一个参数是接受两个参数的函数，第二个参数是一个可迭代的对象。假如有个接受两个参数的 fn 函数和一个 lst 列表。调用reduce(fn, lst) 时，fn 会应用到第一对元素上，即 fn(lst[0],lst[1]) ，生成第一个结果 r1。然后，fn 会应用到 r1 和下一个元素上，即 fn(r1, lst[2]) ，生成第二个结果 r2。接着，调用 fn(r2,lst[3]) ，生成 r3……直到最后一个元素，返回最后得到的结果 rN。
举个"htmlcode">
> 2 * 3 * 4 * 5 # 想要的结果是：5! == 120 120 > import functools > functools.reduce(lambda a,b: a*b, range(1, 6)) 120
回到散列问题上。下面的 "htmlcode">
> n = 0 > for i in range(1, 6): # 使用for循环和累加器变量计算聚合异或 ... n ^= i ... > n > import functools > functools.reduce(lambda a, b: a^b, range(6)) # 使用reduce传入匿名函数 > import operator > functools.reduce(operator.xor, range(6)) # 使用 functools.reduce 函数，把 lambda 表达式换成 operator.xor
给代码中添加__hash__方法
from array import array import reprlib import math import numbers import functools import operator class Vector: typecode = 'd' shorcut_name = 'xyzt' """ 省略的代码 """ def __eq__(self, other): return tuple(self) == tuple(other) def __hash__(self): hashes = (hash(x) for x in self._components) return functools.reduce(operator.xor, hashes, 0) #把hashes提供给reduce函数，使用xor函数计算聚合的散列值；第三个参数，0 是初始值
注意：
使用 reduce 函数时最好提供第三个参数，reduce(function, iterable, initializer) ，这样能避免这个异常：TypeError: reduce() of empty sequence with no initial value（这个错误消息很棒，说明了问题，还提供了解决方法）。如果序列为空，initializer 是返回的结果；否则，在归约中使用它作为第一个参数，因此应该使用恒等值。比如，对 +、| 和 ^ 来说， initializer 应该是 0；而对 * 和 & 来说，应该是 1。
实现的 __hash__ 方法是一种映射归约计算
映射归约：把函数应用到各个元素上，生成一个新序列（映射，map），然后计算聚合值（归约，reduce）
映射过程计算各个分量的散列值，归约过程则使用 xor 运算符聚合所有散列值。把生成器表达式替换成 map 方法，映射过程更明显：
def __hash__(self): hashes = map(hash, self._components) return functools.reduce(operator.xor, hashes, 0) #把hashes提供给reduce函数，使用xor函数计算聚合的散列值；第三个参数，0 是初始值
为了提高比较的效率，Vector.__eq__ 方法在 for循环中使用 zip 函数
def __eq__(self, other):
if len(self) != len(other): #如果对比的两个长度不一样，返回False
return False
for a, b in zip(self, other): #如果两个对比Vector实例传递的值通过惰性对比，有不不一样的就返回FALSE
if a != b:
return False
return True
zip的效率很好，不过用于计算聚合值的整个 for 循环可以替换成一行 all 函数调用：如果所有分量对的比较结果都是 True，那么结果就是 True。只要有一次比较的结果是 False，all 函数就返回False。使用 all 函数实现 __eq__ 方法的方式如下：
使用 zip 和 all 函数实现 Vector.__eq__ 方法,效果和上面的代码一样~
def __eq__(self, other): return len(self) == len(other) and all(a == b for a, b in zip(self, other))
出色的 zip 函数
使用 for 循环迭代元素不用处理索引变量，还能避免很多缺陷，但是需要一些特殊的实用函数协助。其中一个是内置的 zip 函数。使用 zip 函数能轻松地并行迭代两个或更多可迭代对象，它返回的元组可以拆包成变量，分别对应各个并行输入中的一个元素。
举个 "htmlcode">
> zip(range(3), 'abc')
<zip object at 0x1024d7b48>
> list(zip(range(3), 'abc')) #zip返回一个生成器，按需生成元祖
[(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')]
> dict(zip('123', 'abc')) #使用zip快速构造一个字典
{'1': 'a', '2': 'b', '3': 'c'}
> from itertools import zip_longest #使用zip_longest可以给给个fillvalue设置一个默认值，当元祖迭代尽的时候可以补充默认值
> list(zip_longest(range(3), 'ABC', [0.0, 1.1, 2.2, 3.3], fillvalue=-1))
[(0, 'A', 0.0), (1, 'B', 1.1), (2, 'C', 2.2), (-1, -1, 3.3)]
Vector类第5版：格式化
Vector 类的 __format__ 方法与 Vector2d 类的相似，但是不使用极坐标，而使用球面坐标（也叫超球面坐标），因为 Vector 类支持 n 个维度，而超过四维后，球体变成了“超球体”。 因此，我们会把自定义的格式后缀由 'p' 变成 'h'。
下面几个示例摘自 vector_v5.py 的 doctest，是四维球面坐标格式：
> format(Vector([-1, -1, -1, -1]), 'h') '<2.0, 2.0943951023931957, 2.186276035465284, 3.9269908169872414>' > format(Vector([2, 2, 2, 2]), '.3eh') '<4.000e+00, 1.047e+00, 9.553e-01, 7.854e-01>' > format(Vector([0, 1, 0, 0]), '0.5fh') '<1.00000, 1.57080, 0.00000, 0.00000>'
vector_v5.py：Vector 类最终版的 doctest 和全部代码；带标号的那几行是为了支持 __format__ 方法而添加的代码
from array import array
import reprlib
import math
import numbers
import functools
import operator
import itertools
class Vector:
typecode = 'd'
def __init__(self, components):
self._components = array(self.typecode, components)
def __iter__(self):
return iter(self._components)
def __repr__(self):
components = reprlib.repr(self._components)
components = components[components.find('['):-1]
return 'Vector({})'.format(components)
def __str__(self):
return str(tuple(self))
def __bytes__(self):
return (bytes([ord(self.typecode)]) + bytes(self._components))
def __eq__(self, other):
return (len(self) == len(other) and all(a == b for a, b in zip(self, other)))
def __hash__(self):
hashes = map(hash, self._components)
return functools.reduce(operator.xor, hashes, 0)
def __abs__(self):
return math.sqrt(sum(x * x for x in self))
def __bool__(self):
return bool(abs(self))
def __len__(self):
return len(self._components)
def __getitem__(self, index):
cls = type(self)
if isinstance(index, slice):
return cls(self._components[index])
elif isinstance(index, numbers.Integral):
return self._components[index]
else:
msg = '{.__name__} indices must be integers'
raise TypeError(msg.format(cls))
shorcut_names = 'xyzt'
def __getattr__(self, name):
cls = type(self)
if len(name) == 1:
pos = cls.shorcut_names.find(name)
if 0 <= pos < len(self._components):
return self._components[pos]
msg = '{.__name__!r} object has no attribute {!r}'
raise AttributeError(msg.format(cls, name))
def angle(self, n):
r = math.sqrt(sum(x * x for x in self[n:]))
a = math.atan2(r, self[n-1])
if (n == len(self) - 1 ) and (self[-1] < 0):
return math.pi * 2 - a
else:
return a
def angles(self):
return (self.angle(n) for n in range(1, len(self)))
def __format__(self, fmt_spec=''):
if fmt_spec.endswith('h'):
fmt_spec = fmt_spec[:-1]
coords = itertools.chain([abs(self)], self.angles())
outer_fmt = '<{}>'
else:
coords = self
outer_fmt = '({})'
components = (format(c, fmt_spec) for c in coords)
return outer_fmt.format(', '.join(components))
@classmethod
def frombytes(cls, octets):
typecode = octets[0]
memv = memoryview(octets[1:]).cast(typecode)
return cls(memv)
测试的结果为：
""" A multidimensional ``Vector`` class, take 5 A ``Vector`` is built from an iterable of numbers:: > Vector([3.1, 4.2]) Vector([3.1, 4.2]) > Vector((3, 4, 5)) Vector([3.0, 4.0, 5.0]) > Vector(range(10)) Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, ...]) Tests with two dimensions (same results as ``vector2d_v1.py``):: > v1 = Vector([3, 4]) > x, y = v1 > x, y (3.0, 4.0) > v1 Vector([3.0, 4.0]) > v1_clone = eval(repr(v1)) > v1 == v1_clone True > print(v1) (3.0, 4.0) > octets = bytes(v1) > octets b'd\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x08@\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x10@' > abs(v1) 5.0 > bool(v1), bool(Vector([0, 0])) (True, False) Test of ``.frombytes()`` class method: > v1_clone = Vector.frombytes(bytes(v1)) > v1_clone Vector([3.0, 4.0]) > v1 == v1_clone True Tests with three dimensions:: > v1 = Vector([3, 4, 5]) > x, y, z = v1 > x, y, z (3.0, 4.0, 5.0) > v1 Vector([3.0, 4.0, 5. 0]) > v1_clone = eval(repr(v1)) > v1 == v1_clone True > print(v1) (3.0, 4.0, 5.0) abs(v1) # doctest:+ELLIPSIS 7.071067811... > bool(v1), bool(Vector([0, 0, 0])) (True, False) Tests with many dimensions:: > v7 = Vector(range(7)) > v7 Vector([0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, ...]) > abs(v7) # doctest:+ELLIPSIS 9.53939201.. Test of ``.__bytes__`` and ``.frombytes()`` methods:: > v1 = Vector([3, 4, 5]) > v1_clone = Vector.frombytes(bytes(v1)) > v1_clone Vector([3.0, 4.0, 5.0]) > v1 == v1_clone True Tests of sequence behavior:: > v1 = Vector([3, 4, 5]) > len(v1) > v1[0], v1[len(v1)-1], v1[-1] (3.0, 5.0, 5.0) Test of slicing:: > v7 = Vector(range(7)) > v7[-1] 6.0 > v7[1:4] Vector([1.0, 2.0, 3.0]) > v7[-1:] Vector([6.0]) > v7[1,2] Traceback (most recent call last): ... TypeError: Vector indices must be integers Tests of dynamic attribute access:: > v7 = Vector(range(10)) > v7.x 0.0 > v7.y, v7.z, v7.t (1.0, 2.0, 3.0) Dynamic attribute lookup failures:: > v7.k Traceback (most recent call last): ... AttributeError: 'Vector' object has no attribute 'k' > v3 = Vector(range(3)) > v3.t Traceback (most recent call last): ... AttributeError: 'Vector' object has no attribute 't' > v3.spam Traceback (most recent call last): ... AttributeError: 'Vector' object has no attribute 'spam' Tests of hashing:: > v1 = Vector([3, 4]) > v2 = Vector([3.1, 4.2]) > v3 = Vector([3, 4, 5]) > v6 = Vector(range(6)) > hash(v1), hash(v3), hash(v6) (7, 2, 1) Most hash values of non-integers vary from a 32-bit to 64-bit CPython build:: > import sys > hash(v2) == (384307168202284039 if sys.maxsize > 2**32 else 357915986) True Tests of ``format()`` with Cartesian coordinates in 2D:: > v1 = Vector([3, 4]) > format(v1) '(3.0, 4.0)' > format(v1, '.2f') '(3.00, 4.00)' > format(v1, '.3e') '(3.000e+00, 4.000e+00)' Tests of ``format()`` with Cartesian coordinates in 3D and 7D:: > v3 = Vector([3, 4, 5]) > format(v3) '(3.0, 4.0, 5.0)' > format(Vector(range(7))) '(0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0)' Tests of ``format()`` with spherical coordinates in 2D, 3D and 4D:: > format(Vector([1, 1]), 'h') # doctest:+ELLIPSIS '<1.414213..., 0.785398...>' > format(Vector([1, 1]), '.3eh') '<1.414e+00, 7.854e-01>' > format(Vector([1, 1]), '0.5fh') '<1.41421, 0.78540>' > format(Vector([1, 1, 1]), 'h') # doctest:+ELLIPSIS '<1.73205..., 0.95531..., 0.78539...>' > format(Vector([2, 2, 2]), '.3eh') '<3.464e+00, 9.553e-01, 7.854e-01>' > format(Vector([0, 0, 0]), '0.5fh') '<0.00000, 0.00000, 0.00000>' > format(Vector([-1, -1, -1, -1]), 'h') # doctest:+ELLIPSIS '<2.0, 2.09439..., 2.18627..., 3.92699...>' > format(Vector([2, 2, 2, 2]), '.3eh') '<4.000e+00, 1.047e+00, 9.553e-01, 7.854e-01>' > format(Vector([0, 1, 0, 0]), '0.5fh') '<1.00000, 1.57080, 0.00000, 0.00000>' """
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
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