この記事では、Python で関数を動的に定義する方法を紹介します。参考になると思います。困っている友人は参考にしてください。お役に立てれば幸いです。
MIT ライセンスに基づく
Python には、実行時の関数定義を簡素化する構文糖はありません。ただし、これは達成が不可能または困難であることを意味するものではありません。
from types import FunctionType foo_code = compile('def foo(): return "bar"', "<string>", "exec") foo_func = FunctionType(foo_code.co_consts[0], globals(), "foo") print(foo_func())</string>
出力:
bar
分析
コードを一行ずつ見てみると、言語/インタープリタの壁がいかに脆弱であるかがわかります。
>>> from types import FunctionType
Python ドキュメントには通常、手動で作成されたクラスを対象としていない機能はリストされていません (これはまったく当然のことです)。この問題を解決するには、help()、inspect (組み込みメソッドは検査できません)、そして最後の解決策である CPython ソース コードを検査するという 3 つの方法があります。 (推奨: python チュートリアル )
この例では、help() と Inspection の両方で作業を完了できますが、実際のソース コードを見ると、データ型の詳細がさらに明らかになります。
>>> from inspect import signature >>> signature(FunctionType) <signature></signature>
1. code
は内部的には PyCode オブジェクトであり、types.CodeType として外部に公開されています。非組み込みメソッドには __code__ 属性があり、対応するコード オブジェクトが格納されます。 Types.CodeType オブジェクトは、組み込みのcompile() メソッドを使用して実行時に作成できます。
2. globals
関数がローカルに定義されていない変数を参照するが、パラメータとして渡されるか、デフォルトのパラメータ値によって提供されるか、クロージャ コンテキストを通じて提供される場合、グローバル辞書を検索します。
組み込みの globals() メソッドは、現在のモジュールのグローバル シンボル テーブルへの参照を返すため、現在のテーブルの状態と常に一致する辞書を提供するために使用できます。他の辞書を渡すことも可能です (FunctionType((lambda: bar).__code__, {"bar" : "baz"}, "foo")() == "baz")。
3. name (オプション)
返された関数の __name__ 属性を制御します。実際に役立つのは、ラムダ (通常は匿名性のため名前がありません) と関数の名前を変更する場合のみです。
4. argdefs (オプション)
任意の型のオブジェクト (def foo(bar="baz" )) を含むタプルを渡すことによって、デフォルトの引数値を指定する方法を提供します。 (FunctionType((lambda bar: bar).__code__, {}, "foo", (10,))() == 10)。
5. クロージャー (オプション)
(CPython 以外の Python VM (PyPy、Jython など) で実行する必要がある場合は、おそらく触れるべきではありません。それは実装の詳細に大きく依存します)。
セル オブジェクトのタプル。セル オブジェクトの作成は、CPython の内部コンポーネントを呼び出す必要があるため、完全に簡単ではありませんが、それを簡単にするライブラリ、exalt (恥知らずな広告) があります。 (注釈: このライブラリは作者によって開発されました。)
>>> foo_code = compile('def foo(): return "bar"', "<string>", "exec")</string>
compile() は組み込みメソッドであるため、十分に文書化されています。
関数の定義には複数のステートメントが必要なため、exec モードが使用されます。
>>> foo_func = FunctionType(foo_code.co_consts[0], globals(), "foo")
内容全体を集計し、動的に作成した関数を変数に代入します。
コードの前の文によってコンパイルされた関数は、生成されたコード オブジェクトの最初の定数になるため、foo_code を指すだけでは十分ではありません。生成されたコード オブジェクトには複数の定数を含めることができるため、これは実行モードの直接的な結果です。
>>> print(foo_func())
動的に生成された関数は、他の関数と同様に呼び出すことができます。
最後に
実験を行うことに加えて、動的に作成された関数が必要になるシナリオはほとんどありません。
Python の内部をいじってみることは、Python 言語についてさらに学ぶための素晴らしい方法です。
必要に応じて、通訳者や言語の境界を簡単に越えることができます。
以上がPythonで関数を動的に定義する方法の紹介の詳細内容です。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。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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