Java에서는 리플렉션을 통해 클래스 이름을 기반으로 클래스 인스턴스를 생성할 수 있는데 Python에서는 어떻게 비슷한 기능을 구현할 수 있을까요? 실제로 Python에는 내장 함수 가져오기가 있습니다. 이 함수를 사용하면 런타임에 일부 모듈을 동적으로 로드할 수 있습니다.
소개
Java 리플렉션을 통해 클래스 이름을 기반으로 클래스 인스턴스를 생성할 수 있는데 Python에서 유사한 기능을 어떻게 달성할 수 있을까요?
실제로 Python에는 내장 함수 import가 있습니다. 이 함수를 사용하면 런타임에 일부 모듈을 동적으로 로드할 수 있습니다. 다음과 같습니다:
def createInstance(module_name, class_name, *args, **kwargs): module_meta = __import__(module_name, globals(), locals(), [class_name]) class_meta = getattr(module_meta, class_name) obj = class_meta(*args, **kwargs) return obj
예
먼저 세 개의 파일이 포함된 my_modules 디렉터리를 만듭니다.
* init.py: 모듈 파일
* my_module.py: 테스트용 모듈
* my_another_module: 테스트용 또 다른 모듈
my_module.py
from my_modules.my_another_module import * class MyObject(object): def test(self): print 'MyObject.test' MyObject1().test() MyObject2().test() MyAnotherObject().test() class MyObject1(object): def test(self): print 'MyObject1.test' class MyObject2(object): def test(self): print 'MyObject2.test'
my_another_module.py
class MyAnotherObject(object): def test(self): print 'MyAnotherObject.test'
test.py
def createInstance(module_name, class_name, *args, **kwargs): module_meta = __import__(module_name, globals(), locals(), [class_name]) class_meta = getattr(module_meta, class_name) obj = class_meta(*args, **kwargs) return obj obj = createInstance("my_modules.my_module", "MyObject") obj.test() MyObject.test MyObject1.test MyObject2.test MyAnotherObject.test
pyinstaller 통합
pyinstaller로 패키지된 애플리케이션의 경우 위의 코드를 사용하면 패키지된 프로그램 실행 시 다음과 같은 오류가 발생합니다
Traceback (most recent call last): File "test.py", line 12, in <module> obj = createInstance("my_modules.my_module", "MyObject") File "test.py", line 7, in createInstance module_meta = __import__(module_name, globals(), locals(), [class_name]) ImportError: No module named my_modules.my_module Failed to execute script test
여기서 오류가 발생한 이유는 pyinstaller가 분석 클래스를 패키징할 때 my_modules 아래의 모듈을 분석하지 않아서 실행 시 오류가 보고되었기 때문입니다.
해결책 1:
test.py의 my_modules 아래에 있는 모듈을 수동으로 가져옵니다. 아래 코드의 첫 번째 줄을 참조하세요. 이 방법은 가장 간단하지만 분명히 좋지는 않습니다.
import my_modules.my_module def createInstance(module_name, class_name, *args, **kwargs): module_meta = __import__(module_name, globals(), locals(), [class_name]) class_meta = getattr(module_meta, class_name) obj = class_meta(*args, **kwargs) return obj obj = createInstance("my_modules.my_module", "MyObject") obj.test()
해결책 2:
pyinstaller를 사용하여 패키지할 때 "--hidden- import를 지정하세요. ", 다음과 같이
pyinstaller -D --hidden-import my_modules.my_module test.py
해결 방법 3:
Python 런타임 경로의 동적 수정, In 참조 아래 코드의 처음 두 줄에서는 환경 변수나 매개변수를 통해 경로를 전달할 수 있습니다. 분명히 이 방법은 처음 두 가지 방법보다 훨씬 더 유연합니다.
위 내용은 코드를 사용하여 Python에서 클래스 인스턴스를 동적으로 생성하는 방법에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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