순환 가져오기 없이 Python 유형 힌트
문제:
순환 종속성이 있는 모듈을 가져오면 유형 힌트가 mixin 클래스와 함께 사용될 때 런타임 예외.
세부 정보:
Python 3.4에서 클래스는 두 개의 파일(main.py 및 mymixin)로 분할됩니다. .py), 여기서 mymixin.py에는 main.py의 메인 클래스(예: Main(object, MyMixin):)에서 상속되는 mixin 클래스가 포함되어 있습니다. MyMixin 메서드의 유형 힌트를 사용하려면 반환 유형을 'Main'으로 지정해야 하므로 순환 가져오기 문제가 발생합니다.
Python 3.4 해결 방법:
순환 가져오기를 우회하는 동안 유형 힌트에는 전방 선언을 사용하는 사용자 정의 접근 방식이 사용됩니다. 'typing' 모듈의 'TYPE_CHECKING' 상수를 사용하면 런타임 중에 유형 주석 블록 내의 import 문이 무시됩니다. 'Main' 유형 주석도 문자열로 변환되어 이를 앞으로 선언합니다.
Python 3.7 솔루션(PEP 563):
'from 사용 future import 주석의 import 문을 사용하면 모든 유형 주석이 문자열이 되고 런타임 평가 중에 건너뛰므로 정방향 선언 구문이 더 깔끔해집니다.
이러한 해결 방법에도 불구하고 유형 힌트가 있는 믹스인을 사용하려면 여전히 구조 조정이 필요할 수 있습니다. PyCharm과 mypy 유형 검사가 모두 예상대로 작동합니다. Mypy는 메인 클래스와 믹스인 클래스가 모두 상속되는 ABC를 생성할 것을 권장합니다.
위 내용은 Python에서 Mixin 클래스를 사용하여 유형 힌트에 대한 순환 가져오기 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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