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。

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

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