


Comment puis-je utiliser et représenter efficacement les énumérations en Python ?
Représentation Python Enum
Python fournit un type Enum natif dans la version 3.4 et supérieure. Pour les versions antérieures, vous pouvez utiliser des bibliothèques tierces comme enum34 ou aenum.
Utilisation d'enum34 ou 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:>
Utilisation d'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
Utilisation d'une version antérieure de Python Versions :
Pour les versions antérieures de Python, vous pouvez utiliser une fonction personnalisée comme celle-ci :
def enum(**enums): return type('Enum', (), enums) Numbers = enum(ONE=1, TWO=2, THREE='three') Numbers.ONE # 1 Numbers.TWO # 2 Numbers.THREE # 'three'
Énumération automatique :
Vous peut également utiliser la fonction suivante pour l'énumération automatique :
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
Inverser Mappage :
Pour prendre en charge la conversion des valeurs d'énumération en noms :
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) :
Dans MyPy , vous pouvez définir des énumérations en utilisant Literal :
from typing import Literal Animal = Literal['ant', 'bee', 'cat', 'dog'] def hello_animal(animal: Animal): print(f"hello {animal}")
Cela empêchera les affectations de valeurs non énumérées.
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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