使用普通類別直接實作枚舉
在Python中,枚舉和我們在物件中定義的類別變數時一樣的,每一個類別變數就是一個枚舉項,存取枚舉項的方式為:類別名稱加上類別變量,像下面這樣:
class color(): YELLOW = 1 RED = 2 GREEN = 3 PINK = 4 # 访问枚举项 print(color.YELLOW) # 1
雖然這樣是可以解決問題的,但是並不嚴謹,也不怎麼安全,例如:
1、枚舉類別中,不應該存在key相同的枚舉項(類別變數)
2、不允許在類別外直接修改枚舉項的值
class color(): YELLOW = 1 YELLOW = 3 # 注意这里又将YELLOW赋值为3,会覆盖前面的1 RED = 2 GREEN = 3 PINK = 4 # 访问枚举项 print(color.YELLOW) # 3 # 但是可以在外部修改定义的枚举项的值,这是不应该发生的 color.YELLOW = 99 print(color.YELLOW) # 99
解決方案:使用enum模組
enum模組是系統內建模組,可以直接使用import導入,但是在導入的時候,不建議使用import enum將enum模組中的所有資料都導入,一般使用的最多的就是enum模組中的Enum、IntEnum、unique這幾項
# 导入枚举类 from enum import Enum # 继承枚举类 class color(Enum): YELLOW = 1 BEOWN = 1 # 注意BROWN的值和YELLOW的值相同,这是允许的,此时的BROWN相当于YELLOW的别名 RED = 2 GREEN = 3 PINK = 4 class color2(Enum): YELLOW = 1 RED = 2 GREEN = 3 PINK = 4
使用自己定義的枚舉類別:
print(color.YELLOW) # color.YELLOW print(type(color.YELLOW)) # <enum 'color'> print(color.YELLOW.value) # 1 print(type(color.YELLOW.value)) # <class 'int'> print(color.YELLOW == 1) # False print(color.YELLOW.value == 1) # True print(color.YELLOW == color.YELLOW) # True print(color.YELLOW == color2.YELLOW) # False print(color.YELLOW is color2.YELLOW) # False print(color.YELLOW is color.YELLOW) # True print(color(1)) # color.YELLOW print(type(color(1))) # <enum 'color'> 注意事项如下:
1、枚舉類別不能用來實例化物件
2、存取枚舉類別中的某一項,直接使用類別名稱存取加上要存取的項目即可,例如color.YELLOW
3、枚舉類裡面定義的Key = Value,在類別外部不能修改Value值,也就是說下面這個做法是錯誤的
color.YELLOW = 2 # Wrong, can't reassign member
4、枚舉項可以用來比較,使用==,或者is
#5、導入Enum之後,一個列舉類別中的Key和Value,Key不能相同,Value可以相,但是Value相同的各項Key都會當做別名
6、如果要枚舉類中的Value只能是整數數字,那麼,可以導入IntEnum,然後繼承IntEnum即可,注意,此時,如果value為字串的數字,也不會報錯:
from enum import IntEnum
7、如果要枚舉類別中的key也不能相同,那麼在導入Enum的同時,需要導入unique函數
from enum import Enum, unique
以上是Python中的枚舉怎麼實現的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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