


Comment conserver les indices de type en Python avec les importations cycliques ?
Maintenir les indices de type en Python avec des importations cycliques
Lorsque vous travaillez avec de grandes classes Python, il peut être avantageux de les diviser en plusieurs fichiers pour une meilleure organisation et maintenabilité. Cependant, y parvenir tout en préservant les indications de type peut s'avérer difficile en raison d'importations cycliques potentielles.
Une approche consiste à utiliser des annotations de type dans la classe mixin qui font référence à la classe principale. Cependant, cela peut conduire à des importations circulaires qui ne sont pas autorisées en Python.
Pour contourner ce problème, plusieurs solutions peuvent être utilisées :
-
Blocs de code de garde avec 'TYPE_CHECKING' :
- Entourez le code annoté par type dans la classe mixin dans une instruction if qui vérifie la constante 'TYPE_CHECKING'.
- Cette constante est définie sur Vrai lors de la vérification du type (par exemple, par des outils comme mypy) mais est Faux au moment de l'exécution, désactivant efficacement l'importation qui autrement provoquerait la dépendance circulaire.
- Cependant, cela nécessite d'annoter explicitement l'indice de type sous forme de chaîne, comme les symboles ne sont pas disponibles au moment de l'exécution.
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Utiliser les déclarations directes avec les annotations d'importation « from futur » :
- Dans Python 3.7, cette importation permet à toutes les annotations de type d'être représentées sous forme de chaînes, éliminant ainsi le besoin d'annotations de chaîne explicites et améliorant la lisibilité.
- Notez que toutes les indications de type deviennent des chaînes et ne sont pas évaluées au moment de l'exécution. , affectant potentiellement le comportement du code.
-
Envisagez une approche de classe de base abstraite (ABC) :
- Mypy recommande de créer un ABC dont héritent à la fois la classe principale et le mixin.
- Cette approche peut être plus adaptée aux projets plus importants où la structure du code et la maintenabilité sont d'une importance primordiale.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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