Python での列挙型の表現
質問:
Python プロジェクトに取り組む C# 開発者として、どのように表現できますか?の Enum と同等Python?
答え:
列挙型 (Enums) は、PEP 435 の一部として Python 3.4 に導入されました。また、サードパーティ経由で以前のバージョンにもバックポートされています。 enum34 や aenum などのライブラリ。
使用enum モジュール (Python 3.4 ):
from enum import Enum Animal = Enum('Animal', 'ant bee cat dog')
これにより、ant、bee、cat、dog のメンバーを持つ Animal Enum が作成されます。
enum34 ライブラリの使用 (Python) 2.7 ):
from enum34 import Enum Animal = Enum('Animal', 'ant bee cat dog')
aenum ライブラリの使用 (Python 2.7 、 3.3 ):
from aenum import Enum class Animal(Enum): ant = 1 bee = 2 cat = 3 dog = 4
Python 3.4 より前の以前のテクニック:
先ほどPython のバージョンでは、カスタム enum() 関数を使用して独自の列挙型を作成できます:
def enum(**enums): return type('Enum', (), enums) Numbers = enum(ONE=1, TWO=2, THREE='three')
追加テクニック:
- 自動列挙: 使用enum(*sequential, **named) のような関数は、指定された名前に基づいてメンバーを自動的に生成します。
- Reverseマッピング: 値を名前に簡単に変換できるように、enum に reverse_mapping 属性を追加します。
- MyPy testing.Literal: Python 3.8 でタイプセーフな列挙型を定義するには、 testing.Literal を使用します。
以上がC# 開発者は Python で列挙型をどのように表現できますか?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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