


Wie löse ich zyklische Importprobleme für Typhinweise mit Mixin-Klassen in Python?
Python Type Hinting ohne zyklische Importe
Problem:
Das Importieren von Modulen mit zyklischen Abhängigkeiten führt dazu Laufzeitausnahmen, wenn Typhinweise in Verbindung mit Mixin-Klassen verwendet werden.
Details:
In Python 3.4 ist eine Klasse in zwei Dateien aufgeteilt (main.py und mymixin .py), wobei mymixin.py eine Mixin-Klasse enthält, die von der Hauptklasse in main.py erbt (d. h. Klasse Main(object, MyMixin):). Typhinweise in den Methoden von MyMixin erfordern die Angabe des Rückgabetyps als „Main“, was zu einem zyklischen Importproblem führt.
Python 3.4-Lösung:
Um den zyklischen Import zu umgehen Beim Typhinweis wird ein benutzerdefinierter Ansatz mit einer Vorwärtsdeklaration verwendet. Durch die Verwendung der Konstante „TYPE_CHECKING“ aus dem Modul „typing“ wird die Importanweisung innerhalb des Typannotationsblocks zur Laufzeit ignoriert. Die Typanmerkung „Main“ wird auch in eine Zeichenfolge umgewandelt, um sie weiterzudeklarieren.
Python 3.7-Lösung (PEP 563):
Verwendung von „from Mit der Importanweisung von Futureimport annotations werden alle Typanmerkungen zu Zeichenfolgen und werden während der Laufzeitauswertung übersprungen, wodurch die Syntax der Forward-Deklaration sauberer wird.
Trotz dieser Problemumgehungen kann die Verwendung von Mixins mit Typhinweisen immer noch eine Umstrukturierung erfordern, um dies sicherzustellen dass sowohl die PyCharm- als auch die Mypy-Typprüfung wie erwartet funktioniert. Mypy empfiehlt, ein ABC zu erstellen, von dem sowohl die Haupt- als auch die Mixin-Klasse erben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie löse ich zyklische Importprobleme für Typhinweise mit Mixin-Klassen in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
