


In Java können wir durch Reflektion Klasseninstanzen basierend auf Klassennamen erstellen. Wie können wir also ähnliche Funktionen in Python erreichen? Tatsächlich gibt es in Python einen integrierten Funktionsimport. Mit dieser Funktion können wir einige Module zur Laufzeit dynamisch laden
Einführung
In Java Wir können durch Reflektion Klasseninstanzen basierend auf Klassennamen erstellen. Wie erreichen wir also ähnliche Funktionen in Python?
Tatsächlich gibt es in Python eine integrierte Funktion zum Importieren. Mit dieser Funktion können wir einige Module zur Laufzeit dynamisch laden. Wie folgt:
def createInstance(module_name, class_name, *args, **kwargs): module_meta = __import__(module_name, globals(), locals(), [class_name]) class_meta = getattr(module_meta, class_name) obj = class_meta(*args, **kwargs) return obj
Beispiel
Zuerst erstellen wir ein Verzeichnis my_modules, das drei Dateien enthält
* init.py: Moduldatei
* my_module.py: Modul zum Testen
* my_another_module: ein weiteres Modul zum Testen
my_module.py
from my_modules.my_another_module import * class MyObject(object): def test(self): print 'MyObject.test' MyObject1().test() MyObject2().test() MyAnotherObject().test() class MyObject1(object): def test(self): print 'MyObject1.test' class MyObject2(object): def test(self): print 'MyObject2.test'
my_another_module.py
class MyAnotherObject(object): def test(self): print 'MyAnotherObject.test'
test.py
def createInstance(module_name, class_name, *args, **kwargs): module_meta = __import__(module_name, globals(), locals(), [class_name]) class_meta = getattr(module_meta, class_name) obj = class_meta(*args, **kwargs) return obj obj = createInstance("my_modules.my_module", "MyObject") obj.test() MyObject.test MyObject1.test MyObject2.test MyAnotherObject.test
Pyinstaller-Integration
Wenn Sie bei mit Pyinstaller gepackten Anwendungen den obigen Code verwenden, tritt nach dem Ausführen des Pakets der folgende Fehler auf wird im Programm auftreten
Traceback (most recent call last): File "test.py", line 12, in <module> obj = createInstance("my_modules.my_module", "MyObject") File "test.py", line 7, in createInstance module_meta = __import__(module_name, globals(), locals(), [class_name]) ImportError: No module named my_modules.my_module Failed to execute script test
Der Grund für den Fehler hier ist, dass Pyinstaller beim Packen der Analyseklasse die Module unter my_modules nicht analysiert hat, sodass ein Fehler gemeldet wurde beim Laufen.
Lösung 1:
Importieren Sie das Modul manuell unter my_modules in test.py, siehe erste Zeile im Code unten. Diese Methode ist die einfachste, aber offensichtlich nicht sehr gut.
import my_modules.my_module def createInstance(module_name, class_name, *args, **kwargs): module_meta = __import__(module_name, globals(), locals(), [class_name]) class_meta = getattr(module_meta, class_name) obj = class_meta(*args, **kwargs) return obj obj = createInstance("my_modules.my_module", "MyObject") obj.test()
Lösung 2:
Wenn Sie Pyinstaller zum Paketieren verwenden, geben Sie „– versteckt-“ an. import“, wie folgt
pyinstaller -D --hidden-import my_modules.my_module test.py
Lösung 3:
Dynamische Änderung der Python-Ausführung Wann Es geht um den Pfad, siehe die ersten beiden Zeilen im Code unten, wo wir den Pfad über Umgebungsvariablen oder Parameter übergeben können. Offensichtlich ist diese Methode viel flexibler als die ersten beiden Methoden.
import sys sys.path.append(...) def createInstance(module_name, class_name, *args, **kwargs): module_meta = __import__(module_name, globals(), locals(), [class_name]) class_meta = getattr(module_meta, class_name) obj = class_meta(*args, **kwargs) return obj obj = createInstance("my_modules.my_module", "MyObject") obj.test()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erläuterung der Verwendung von Code zum dynamischen Erstellen von Klasseninstanzen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.


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