Metaklassen werden im Allgemeinen zum Erstellen von Klassen verwendet. Beim Ausführen einer Klassendefinition muss der Interpreter die richtige Metaklasse der Klasse kennen. Der Interpreter sucht zunächst nach dem Klassenattribut __metaclass__. Wenn dieses Attribut vorhanden ist, weist er dieses Attribut dieser Klasse als Metaklasse zu. Wenn dieses Attribut nicht definiert ist, sucht es nach dem __metaclass__ in der übergeordneten Klasse. Wenn das __metaclass__-Attribut noch nicht gefunden wird, überprüft der Interpreter die globale Variable mit dem Namen __metaclass__ und verwendet sie, falls vorhanden, als Metaklasse. Andernfalls handelt es sich bei der Klasse um eine traditionelle Klasse mit „types.ClassType“ als Metaklasse.
Beim Ausführen der Klassendefinition wird die korrekte (normalerweise Standard-)Metaklasse dieser Klasse überprüft. Die Metaklasse übergibt (normalerweise) drei Parameter (an den Konstruktor): Klassenname, geerbt von der Basisklasse Ein Tupel von Daten und ein Wörterbuch von Attributen (von Klassen).
Wann wird die Metaklasse erstellt?
#!/usr/bin/env python print '1. Metaclass declaration' class Meta(type): def __init__(cls, name, bases, attrd): super(Meta,cls).__init__(name,bases,attrd) print '3. Create class %r' % (name) print '2. Class Foo declaration' class Foo(object): __metaclass__=Meta def __init__(self): print '*. Init class %r' %(self.__class__.__name__) # 何问起 hovertree.com print '4. Class Foo f1 instantiation' f1=Foo() print '5. Class Foo f2 instantiation' f2=Foo() print 'END' 输出
Ergebnis:
1. Metaklassendeklaration
2. Klassen-Foo-Deklaration
3. Klasse 'Foo' erstellen
Klasse Foo f1 Instanziierung
* Klasse Foo f2 Instanziierung
*. Init-Klasse 'Foo'
ENDE
Es ist ersichtlich, dass __metaclass_ ausgeführt wird, wenn die Klasse ist deklariert. _. Bei der zukünftigen Definition eines Klassenobjekts wird nur die __init__()-Methode in MetaClass aufgerufen.

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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