この記事では主に Python でクラス属性のリストを取得する方法をサンプルコードを通して詳しく紹介していますので、必要な方はぜひ参考にしてみてください。以下を見てください。
はじめに
私は最近、仕事でクラスの静的属性を取得する必要性に遭遇しました。つまり、クラス Type があり、この属性の値を動的に取得したいと考えています。 Type.FTE
最も簡単な解決策は 2 つあります:
getattr(Type, 'FTE') Type.__dict__['FTE']
それでは、クラス属性のリストを取得したい場合は、どうすればよいでしょうか?
最初に現れるのは dir で、現在のスコープ内のすべての属性名のリストを返すことができます:>>> dir() ['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__'] >>> dir(list) ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__delslice__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getslice__', '__gt__', '__hash__', '__iadd__', '__imul__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__reversed__', '__rmul__', '__setattr__', '__setitem__', '__setslice__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop', 'remove', 'reverse', 'sort']inspect パッケージの関数を使用してフィルタリングできます:
>>> [i for i in dir(list) if inspect.isbuiltin(getattr(list, i))] ['__new__', '__subclasshook__']inspect パッケージには関数もあります。含まれるもの:
>>> [i for i in dir(inspect) if inspect.isfunction(getattr(inspect, i))] ['_searchbases', 'classify_class_attrs', 'cleandoc', 'findsource', 'formatargspec', 'formatargvalues', 'getabsfile', 'getargs', 'getargspec', 'getargvalues', 'getblock', 'getcallargs', 'getclasstree', 'getcomments', 'getdoc', 'getfile', 'getframeinfo', 'getinnerframes', 'getlineno', 'getmembers', 'getmodule', 'getmoduleinfo', 'getmodulename', 'getmro', 'getouterframes', 'getsource', 'getsourcefile', 'getsourcelines', 'indentsize', 'isabstract', 'isbuiltin', 'isclass', 'iscode', 'isdatadescriptor', 'isframe', 'isfunction', 'isgenerator', 'isgeneratorfunction', 'isgetsetdescriptor', 'ismemberdescriptor', 'ismethod', 'ismethoddescriptor', 'ismodule', 'isroutine', 'istraceback', 'joinseq', 'namedtuple', 'stack', 'strseq', 'trace', 'walktree']呼び出し可能な関数でも使用できます:
>>> [i for i in dir(inspect) if not callable(getattr(inspect, i))] ['CO_GENERATOR', 'CO_NESTED', 'CO_NEWLOCALS', 'CO_NOFREE', 'CO_OPTIMIZED', 'CO_VARARGS', 'CO_VARKEYWORDS', 'TPFLAGS_IS_ABSTRACT', '__author__', '__builtins__', '__date__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '_filesbymodname', 'dis', 'imp', 'linecache', 'modulesbyfile', 'os', 're', 'string', 'sys', 'tokenize', 'types']__dict__ は上で説明されていますが、それを使用して属性リストを取得することもできます。
>>> list.__dict__.keys() ['__getslice__', '__getattribute__', 'pop', 'remove', '__rmul__', '__lt__', '__sizeof__', '__init__', 'count', 'index', '__delslice__', '__new__', '__contains__', 'append', '__doc__', '__len__', '__mul__', 'sort', '__ne__', '__getitem__', 'insert', '__setitem__', '__add__', '__gt__', '__eq__', 'reverse', 'extend', '__delitem__', '__reversed__', '__imul__', '__setslice__', '__iter__', '__iadd__', '__le__', '__repr__', '__hash__', '__ge__']Python でそれを行う方法の詳細 クラス属性のリストの取得に関する関連記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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