Mixin模式是一种在python里经常使用的模式,适当合理的应用能够达到复用代码,合理组织代码结构的目的。
Python的Mixin模式可以通过多继承的方式来实现, 举例来说,我们自定义一个简单的具有嵌套结构的数据容器:
class SimpleItemContainer(object): def __init__(self, id, item_containers): self.id = id self.data = {} for item in item_containers: self.data[item.id] = item
SimpleItemContainer通过python内置类型Dict来存放数据,不过到目前为止想要访问对应的数据还是得直接调用里面的字典,没法像原生的字典一样方便的通过暴露出来的api访问数据。当然也可以从头开始把完整的Dictionary Interface完全实现个遍,不过在每个自定义的类似的容器中都来一套肯定不行,这时候利用python内置的UserDict.DictMixin就是一个不错的方式:
from UserDict import DictMixin
class BetterSimpleItemContainer(object, DictMixin): def __getitem__(self, id): return self.data[id] def __setitem__(self, id, value): self.data[id] = value def __delitem__(self, id): del self.data[id] def keys(self): return self.data.keys()
通过实现最小的Dictionary Interface,还有继承DictMixin实现Mixin模式,我们就轻松获得了完整的原生字典的行为:下表语法,get, has_keys, iteritems, itervalues甚至还有iterable protocol implementation等一系列的方法和实现。
很多框架比如Django, Django rest framework里面就普遍用到了Mixin这种模式,定义api或者viewset的时候就能够通过多重继承的方式服用一些功能
当然,Mixin模式也不能滥用,至少他会污染你新定义的类,有时候还会带来MRO的问题;不过把一些基础和单一的功能比如一般希望通过interface/protocol实现的功能放进Mixin模块里面还是不错的选择:
class CommonEqualityMixin(object): def __eq__(self, other): return (isinstance(other, self.__class__) and self.__dict__ == other.__dict__) def __ne__(self, other): return not self.__eq__(other) class Foo(CommonEqualityMixin): def __init__(self, item): self.item = item
其实整个理解下来无非就是通过组合的方式获得更多的功能,有点像C#, java里面的interface,强调“it can”的意思,但相比起来简单多了,不需要显示的约束,而且mixin模块自带实现。在使用的时候一般把mixin的类放在父类的右边似乎也是为了强调这并不是典型的多继承,是一种特殊的多继承,而是在继承了一个基类的基础上,顺带利用多重继承的功能给这个子类添点料,增加一些其他的功能。保证Mixin的类功能单一具体,混入之后,新的类的MRO树其实也会相对很简单,并不会引起混乱。

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.


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