Python: 文字列からクラス プロパティにアクセスする
Python では、文字列を使用してクラス プロパティにアクセスする必要がある状況が発生することがあります。たとえば、次のようなクラスがあるとします。
<code class="python">class User: def __init__(self): self.data = [] self.other_data = [] def doSomething(self, source): # How to access self.other_data if source = 'other_data'?</code>
doSomething のソース パラメーターに文字列値を渡し、同じ名前のクラス メンバーにアクセスしたいとします。
解決策:
この問題に対する理想的な解決策は、getattr 関数を使用することです。
<code class="python">x = getattr(self, source)</code>
getattr は 2 つの引数を受け取ります。アクセスしたいプロパティを持つオブジェクトと、文字列としてのプロパティの名前。あなたの場合、self を最初の引数として使用し、source を 2 番目の引数として使用します。
このアプローチは、例の other_data を含め、ソース文字列によって self のどの属性が参照されているかに関係なく、シームレスに機能します。
以上がPython で文字列入力からクラス プロパティに動的にアクセスする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。

numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed、memory efficiency、andcomprehensivematicalfunctions.1)それは、performsoperations.2)numpyArraysaremoremory-efficientthanpythonlists.3)Itofderangeofmathematicaloperty

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numpyallows forvariousoperationsonarrays:1)basicarithmeticlikeaddition、減算、乗算、および分割; 2)AdvancedperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython、特にnumpyandpandas、aresentialfordataanalysis、offeringspeedandeficiency.1)numpyarraysenable numpyarraysenable handling forlaredatasents andcomplexoperationslikemoverages.2)Pandasextendsnumpy'scapabivitieswithdataframesfortruc


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