


Bagaimanakah Anda Boleh Meniru Tingkah Laku Seperti Kelas dalam Modul Python?
Melaksanakan Gelagat Seperti Kelas Secara Dinamik dalam Modul Menggunakan getattr
Dalam sesetengah senario, mungkin wajar untuk meniru tingkah laku __getattr__ pada kelas tetapi untuk keseluruhan modul. Ini membenarkan penciptaan dinamik kejadian kelas dan penggunaan kaedahnya berdasarkan carian atribut pada modul.
Walau bagaimanapun, percubaan untuk mentakrifkan kaedah __getattr__ secara langsung pada modul menghadapi dua halangan:
- Python hanya menyemak kaedah sedemikian pada kelas.
- Mengubah suai jenis modul asas (modul) untuk membenarkan tetapan atribut tidak boleh dilaksanakan.
Penyelesaian Berasaskan Pembungkus
Satu pendekatan ialah membuat pembalut di sekeliling modul. Sys.modules bertolak ansur dengan jenis objek yang berbeza, jadi kita boleh membungkus modul di dalam kelas dan menetapkannya kepada sys.modules[__name__]. Ini membolehkan tingkah laku dinamik tanpa mengubah suai modul itu sendiri. Teknik ini, walau bagaimanapun, terpakai hanya untuk akses peringkat modul.
Guido van Rossum's Hack
Satu lagi penyelesaian yang dicadangkan oleh Guido van Rossum melibatkan penggantian modul sebenar dalam sys. modul dengan contoh kelas yang ditakrifkan dalam modul. Jentera import melakukan langkah penggantian terakhir ini, membolehkan penggodaman ini. Contoh berikut menunjukkan pendekatan ini:
<code class="python"># module foo.py import sys class Foo: def funct1(self, *args): <code block> def funct2(self, *args): <code block> sys.modules[__name__] = Foo()</code></code></code>
Kini, fungsi yang ditakrifkan dalam modul boleh diakses melalui contoh Foo.
Pertimbangan
Apabila menggunakan teknik ini, elemen modul lain mungkin tidak boleh diakses selepas tugasan sys.modules. Tentukan semua fungsi yang diperlukan dalam kelas gantian untuk mengelakkan kehilangan kandungan modul.
__all__ Atribut
Apabila menggunakan daripada import modul *, tentukan __all__ dalam kelas gantian untuk mengendalikan ini jenis penyata import. Abaikan atribut seperti __module__ dan __qualname__ daripada __all__.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Anda Boleh Meniru Tingkah Laku Seperti Kelas dalam Modul Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...

Memuatkan Fail Pickle di Python 3.6 Kesalahan Laporan Alam Sekitar: ModulenotFoundError: Nomodulenamed ...

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah segmentasi kata Jieba dalam analisis komen tempat yang indah? Semasa kami mengadakan komen dan analisis tempat yang indah, kami sering menggunakan alat segmentasi perkataan jieba untuk memproses teks ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod