如何动态向类添加属性
问题
您的目标是创建一个模仿数据库结果集的模拟类。例如,当数据库查询返回 {'ab':100, 'cd':200} 时,您期望看到:
>>> dummy.ab 100
解决方案
尽管将属性添加到动态类是可行的,它必须添加到类本身。
>>> class Foo(object): ... pass ... >>> foo = Foo() >>> foo.a = 3 >>> Foo.b = property(lambda self: self.a + 1) >>> foo.b 4
属性是描述符的简单实现,描述符是一个在特定类上提供自定义属性处理的对象。它充当 __getattribute__ 中扩展 if 树的替代品。
当您请求 foo.b 时,Python 会识别出类上定义的 b 遵循描述符协议,该协议仅指示带有 的对象get__、__set__ 或 __delete 方法。描述符承担处理该属性的责任,提示 Python 调用 Foo.b.__get__(foo, Foo),并且返回值作为属性的值返回给您。在属性的情况下,这些方法中的每一个都只是调用您提供给属性构造函数的 fget、fset 或 fdel。
描述符是 Python 的机制,用于揭示其整体 OO 实现的复杂性。顺便说一句,有一种独特类型的描述符比属性更普遍。
>>> class Foo(object): ... def bar(self): ... pass ... >>> Foo().bar <bound method foo.bar of object at>> >>> Foo().bar.__get__ <method-wrapper of instancemethod object at></method-wrapper></bound>
简单的方法是另一种类型的描述符。它的 get 将调用实例作为第一个参数作为前缀;本质上,它是这样做的:
def __get__(self, instance, owner): return functools.partial(self.function, instance)
这可能就是描述符仅适用于类的原因:它们首先形式化了支撑类的机制。它们是规则的例外:毫无疑问,您可以将描述符分配给类,尽管类本身是类型实例。事实上,尝试检索 Foo.bar 仍然会调用 property.__get__;然而,描述符在作为类属性访问时返回自身是惯用的。
描述符使大多数 Python 的 OO 系统能够用 Python 本身编写。
以上是如何在 Python 中动态向类添加属性?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。 1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显着提升数据处理速度。 2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。 3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。 4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显着提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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