完璧な dict サブクラスのオーバーライド
はじめに
完璧な dict のサブクラスを作成するには、重要なニュアンス、pickle 効果、効率的なメソッド オーバーライドを考慮する必要があります。この記事では、この目標を達成するための包括的なアプローチを提供します。
オーバーライドに関する考慮事項
- キーの処理: 小文字のキーを実現するには、キーを変換する前に __getitem__ と __setitem__ をオーバーライドします。辞書にアクセスします。 get を有効にするには、__setitem__ をオーバーライドしてキーの強制を処理します。
- Pickle: はい、辞書のサブクラス化は Pickling に影響する可能性があります。互換性を確保するには、__setstate__、__getstate__、__reduce__ を実装します。
- 必要なメソッド: 完全な機能を実現するには、__repr__、update、__init__ などの必須メソッドをオーバーライドします。
直接の代わりに MutableMapping
を使用するdict をサブクラス化する場合は、collections.abc モジュールの MutableMapping 抽象基本クラス (ABC) の使用を検討してください。これは、必要なメソッドを備えたテンプレートを提供し、実装の欠落を防ぐのに役立ちます。
コード例
from collections.abc import MutableMapping class TransformedDict(MutableMapping): def __init__(self, *args, **kwargs): self.store = dict() self.update(dict(*args, **kwargs)) # use the free update to set keys def __getitem__(self, key): return self.store[self._keytransform(key)] def __setitem__(self, key, value): self.store[self._keytransform(key)] = value def __delitem__(self, key): del self.store[self._keytransform(key)] def __iter__(self): return iter(self.store) def __len__(self): return len(self.store) def _keytransform(self, key): return key class lcdict(TransformedDict): def _keytransform(self, key): return key.lower()
TransformedDict のこのサブクラスは、必要な小文字キーの機能を実現します。
s = lcdict([('Test', 'test')]) assert s.get('TEST') is s['test'] assert 'TeSt' in s
結論
辞書のオーバーライドと ABC の活用の複雑さを理解することで、次のことが可能になります。 「完璧な」dict サブクラスを作成します。このアプローチにより、キー操作、ピクルス互換性、完全なメソッド カバレッジが確保され、開発者は柔軟で強力なデータ構造を利用できるようになります。
以上が効率的なキー処理とピクルスのために `dict` サブクラスを完成させ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。

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

この記事では、コマンドラインインターフェイス(CLI)の構築に関するPython開発者をガイドします。 Typer、Click、Argparseなどのライブラリを使用して、入力/出力の処理を強調し、CLIの使いやすさを改善するためのユーザーフレンドリーな設計パターンを促進することを詳述しています。

この記事では、Pythonにおける仮想環境の役割について説明し、プロジェクトの依存関係の管理と競合の回避に焦点を当てています。プロジェクト管理の改善と依存関係の問題を減らすための作成、アクティベーション、およびメリットを詳しく説明しています。

正規表現は、プログラミングにおけるパターンマッチングとテキスト操作のための強力なツールであり、さまざまなアプリケーションにわたるテキスト処理の効率を高めます。


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

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

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!

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

WebStorm Mac版
便利なJavaScript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

ホットトピック



