循環インポートを使用しない Python の型ヒント
問題:
循環依存関係のあるモジュールをインポートすると、次のような問題が発生しますタイプ ヒントを mixin クラスと組み合わせて使用すると、ランタイム例外が発生します。
詳細:
Python 3.4 では、クラスは 2 つのファイル (main.py と mymixin) に分割されます。 .py)、ここで、mymixin.py には、main.py のメイン クラスから継承するミックスイン クラス (つまり、クラス Main(object, MyMixin):) が含まれています。 MyMixin のメソッドの型ヒントでは、戻り値の型を 'Main' として指定する必要があり、循環インポートの問題が発生します。
Python 3.4 の解決策:
循環インポートをバイパスするには型ヒンティングでは、前方宣言を使用したカスタム アプローチが採用されています。 「typing」モジュールの「TYPE_CHECKING」定数を使用すると、型注釈ブロック内の import ステートメントは実行時に無視されます。 「Main」タイプのアノテーションも文字列に変換されて前方宣言されます。
Python 3.7 Solution (PEP 563):
Using the 'from future import アノテーションのインポート ステートメントを使用すると、すべての型アノテーションが文字列になり、実行時評価中にスキップされるため、前方宣言構文がよりクリーンになります。
これらの回避策にもかかわらず、タイプ ヒンティングでミックスインを使用すると、確実に再構築する必要がある場合があります。 PyCharm と mypy の両方の型チェックが期待どおりに機能することを確認します。 Mypy では、メイン クラスとミックスイン クラスの両方が継承する ABC を作成することをお勧めします。
以上がPython の Mixin クラスを使用した型ヒントの循環インポートの問題を解決するにはどうすればよいですか?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。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

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

contiguousMemoryAllocationisucial forArraysは、ForeffienceAndfastelementAccess.1)iteenablesConstantTimeAccess、O(1)、DuetodirectAddresscalculation.2)itemprovesefficiencyByAllowingMultiblementFechesperCacheLine.3)itimplifieMememm

slicingapythonlistisdoneusingtheyntaxlist [start:stop:step] .hore'showitworks:1)startisthe indexofthefirstelementtoinclude.2)spotisthe indexofthefirmenttoeexclude.3)staptistheincrementbetbetinelements

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


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境
