이 글은 주로 Python에서 클래스 속성 목록을 얻는 방법을 소개합니다. 이 글은 모든 사람의 공부나 업무에 참고할 수 있는 확실한 참고 가치가 있다고 생각합니다. 참고로 아래를 살펴보겠습니다.
서문
최근 직장에서 만난 요구 사항은 클래스의 정적 속성을 가져오는 것인데, 이는 클래스 유형이 있다는 의미입니다. I Type.FTE
이 속성의 값을 동적으로 가져옵니다.
두 가지 가장 간단한 해결책이 있습니다:
getattr(Type, 'FTE') Type.__dict__['FTE']
그래서 , 클래스 속성 목록을 얻으려면 어떻게 해야 합니까?
가장 먼저 나타나는 것은 현재 범위의 모든 속성 이름 목록을 반환할 수 있는 dir입니다.
>>> 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']
은 다음과 함께 사용할 수 있습니다. 검사 패키지의 기능을 사용하여 필터링:
>>> [i for i in dir(list) if inspect.isbuiltin(getattr(list, i))] ['__new__', '__subclasshook__']
검사 패키지에는 다음도 포함됩니다.
>>> [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']
는 호출 가능과 함께 사용할 수도 있습니다:
>>> [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']
위에서 언급한 것처럼 __dict__를 사용하여 속성 목록:
>>> 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__']
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Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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