Python-Enum-Darstellung
Python bietet in Version 3.4 und höher einen nativen Enum-Typ. Für frühere Versionen können Sie Bibliotheken von Drittanbietern wie enum34 oder aenum verwenden.
Verwenden von enum34 oder stdlib Enum:
from enum import Enum Animal = Enum('Animal', 'ant bee cat dog') Animal.ant # <animal.ant:> Animal['ant'] # <animal.ant:> (string lookup) Animal.ant.name # 'ant' (inverse lookup)</animal.ant:></animal.ant:>
Verwenden von aenum:
from aenum import Enum Animal = Enum('Animal', 'ant bee cat dog') Animal.ant # same as enum34 Animal['ant'] # same as enum34 Animal.ant.name # same as enum34
Früher verwenden Python-Versionen:
Für frühere Python-Versionen können Sie eine benutzerdefinierte Funktion wie diese verwenden:
def enum(**enums): return type('Enum', (), enums) Numbers = enum(ONE=1, TWO=2, THREE='three') Numbers.ONE # 1 Numbers.TWO # 2 Numbers.THREE # 'three'
Automatische Aufzählung:
Sie können für die automatische Aufzählung auch die folgende Funktion verwenden:
def enum(*sequential, **named): enums = dict(zip(sequential, range(len(sequential))), **named) return type('Enum', (), enums) Numbers = enum('ZERO', 'ONE', 'TWO') Numbers.ZERO # 0 Numbers.ONE # 1
Umkehren Zuordnung:
Zur Unterstützung der Konvertierung von Enum-Werten zurück in Namen:
def enum(*sequential, **named): enums = dict(zip(sequential, range(len(sequential))), **named) reverse = dict((value, key) for key, value in enums.iteritems()) enums['reverse_mapping'] = reverse return type('Enum', (), enums) Numbers = enum('ZERO', 'ONE', 'TWO') Numbers.reverse_mapping['1'] # 'ONE'
Typing.Literal (MyPy):
In MyPy , können Sie Aufzählungen mit Literal definieren:
from typing import Literal Animal = Literal['ant', 'bee', 'cat', 'dog'] def hello_animal(animal: Animal): print(f"hello {animal}")
Dadurch werden Zuweisungen von verhindert Nicht-Enum-Werte.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Enums in Python effektiv nutzen und darstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

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