ABC を使用した「完璧な」辞書サブクラスの実装
この記事では、さまざまなシナリオで理想的に動作する辞書のカスタマイズされたサブクラスを作成する方法を検討します。
課題
私たちの目標は、キーが常に小文字である「dict」のサブクラス。この一見単純なタスクでは、特定のメソッドを慎重にオーバーライドする必要があります。
キー操作メソッドのオーバーライド
目的のキー動作を実現するには、「__getitem__」、「__setitem__」、および「 __delitem__ メソッド。これらのメソッドをカスタマイズすることで、キーの対話をインターセプトし、小文字の変換を強制できます。
ABC による最小限の変換
「dict」を直接サブクラス化する代わりに、ABC (抽象基本クラス) を利用できます。 「collections.abc」モジュール。このアプローチは、よりクリーンで堅牢な実装を提供します。
「MutableMapping」ABC を実装することで、dict インターフェイスへの準拠を保証します。次のコード スニペットは、変換された辞書の最小限の実装を提供します。
from collections.abc import MutableMapping class TransformedDict(MutableMapping): def __init__(self, *args, **kwargs): self.store = dict() self.update(dict(*args, **kwargs)) 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
キー変換ロジック
「_keytransform」メソッドは、必要な変換をキーに適用する役割を果たします。私たちの場合、単にキーを小文字で返します:
def _keytransform(self, key): return key.lower()
継承と拡張
変換された辞書を使用するには、'TransformedDict' をサブクラス化し、目的のキー変換を指定します。 「_keytransform」メソッド。例:
class MyTransformedDict(TransformedDict): def _keytransform(self, key): return key.lower() s = MyTransformedDict([('Test', 'test')]) assert s.get('TEST') is s['test'] # free get assert 'TeSt' in s # free __contains__
Pickle とその先
実装された 'TransformedDict' は、内部的に標準の dict に依存しているため、pickle で動作します。
次のことが重要です。 「dict」を直接サブクラス化することは、予期しない動作を引き起こす可能性があるため、一般的に推奨されないことに注意してください。 ABC を利用することで、目的のインターフェイス (この場合は 'MutableMapping') に準拠した堅牢で柔軟なサブクラスを作成できます。
以上が抽象基本クラスを使用して、小文字キーを持つ堅牢で柔軟な辞書サブクラスを作成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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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