在Python 中尋找某個類別的所有子類別
要擷取所有從Python 中從Python 繼承的所有類別,請使用__subclasses__()方法。此方法可用於擴展物件類別的新式類別(Python 3 中的預設值)。它的運作原理如下:
class Foo(object): pass class Bar(Foo): pass class Baz(Foo): pass class Bing(Bar): pass print([cls.__name__ for cls in Foo.__subclasses__()]) # ['Bar', 'Baz'] print(Foo.__subclasses__()) # [<class>, <class>]</class></class>
要包含子子類,可以使用遞歸:
def all_subclasses(cls): return set(cls.__subclasses__()).union( [s for c in cls.__subclasses__() for s in all_subclasses(c)]) print(all_subclasses(Foo)) # {<class>, <class>, <class>}</class></class></class>
注意:尚未定義的子類(例如,由於未導入的模組)將不會被__subclasses__() 偵測到。
使用類別名稱字串定位子類別:
當只有類別名稱作為字串可用時,需要執行以下步驟:
- 使用類別名稱尋找類別。
- 利用 __subclasses__() 來擷取找到的類別的子類別。
從名稱字串中尋找類別:
從名稱字串中尋找類別的方法取決於其預期位置:
-
如果需要在同一模組中:
cls = globals()[name]
-
如果需要在本地命名空間中:
cls = locals()[name]
-
如果在模組中的任何位置:
import importlib modname, _, clsname = name.rpartition('.') mod = importlib.import_module(modname) cls = getattr(mod, clsname)
以上是如何在Python中找到一個類別的所有子類別?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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