Python での列挙型の表現
Python 3.4 以降では、Enum クラスを使用して列挙型をネイティブに定義できます。これを使用するには、Python バージョン 3.4 より前の enum34 パッケージをインストールします。
from enum import Enum Animal = Enum('Animal', 'ant bee cat dog') print(Animal.ant) # Output: <animal.ant:> print(Animal['ant']) # Output: <animal.ant:> print(Animal.ant.name) # Output: 'ant'</animal.ant:></animal.ant:>
より高度な enum テクニックについては、aenum ライブラリの使用を検討してください。
Python 3.4 より前の代替アプローチ
以前の Python バージョンでは、カスタム メソッドを使用して列挙型をエミュレートできます。 function:
def enum(**enums): return type('Enum', (), enums)
Usage:
Numbers = enum(ONE=1, TWO=2, THREE='three') print(Numbers.ONE) # Output: 1 print(Numbers.THREE) # Output: 'three'
次の自動列挙もサポートできます:
def enum(*sequential, **named): enums = dict(zip(sequential, range(len(sequential))), **named) return type('Enum', (), enums)
Usage:
Numbers = enum('ZERO', 'ONE', 'TWO') print(Numbers.ZERO) # Output: 0 print(Numbers.TWO) # Output: 2
あるいは、Python 3.8 の testing.Literal を使用するか、以前のバージョンでは列挙型を定義するための testing_extensions.Literal:
from typing import Literal # Python >= 3.8 from typing_extensions import Literal # Python 2.7, 3.4-3.7 Animal = Literal['ant', 'bee', 'cat', 'dog'] def hello_animal(animal: Animal): print(f"hello {animal}")
以上がPython で列挙型を効果的に表現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


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