Inhaltsverzeichnis
Implementieren einer „perfekten“ Diktunterklasse mit ABCs
Die Herausforderung
Schlüsselmanipulationsmethoden überschreiben
Minimale Transformation mit ABCs
Schlüsseltransformationslogik
Vererbung und Erweiterung
Pickling and Beyond
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie kann ich mithilfe abstrakter Basisklassen eine robuste und flexible Wörterbuchunterklasse mit Kleinbuchstaben erstellen?

Wie kann ich mithilfe abstrakter Basisklassen eine robuste und flexible Wörterbuchunterklasse mit Kleinbuchstaben erstellen?

Nov 24, 2024 am 03:49 AM

How Can I Create a Robust and Flexible Dictionary Subclass with Lowercase Keys Using Abstract Base Classes?

Implementieren einer „perfekten“ Diktunterklasse mit ABCs

In diesem Artikel untersuchen wir, wie man eine maßgeschneiderte Unterklasse eines Diktats erstellt, die sich in verschiedenen Szenarien ideal verhält.

Die Herausforderung

Unser Ziel ist es, eine Unterklasse von „dict“ zu konstruieren, in der sich die Schlüssel immer befinden in Kleinbuchstaben. Diese scheinbar einfache Aufgabe erfordert, dass wir bestimmte Methoden sorgfältig überschreiben.

Schlüsselmanipulationsmethoden überschreiben

Um das gewünschte Schlüsselverhalten zu erreichen, müssen wir „__getitem__“, „__setitem__“ und „ __delitem__'-Methoden. Durch die Anpassung dieser Methoden können wir wichtige Interaktionen abfangen und die Kleinbuchstabentransformation erzwingen.

Minimale Transformation mit ABCs

Anstatt „dict“ direkt in Unterklassen zu unterteilen, können wir ABCs (Abstract Base Classes) von nutzen das Modul „collections.abc“. Dieser Ansatz bietet eine sauberere und robustere Implementierung.

Durch die Implementierung des „MutableMapping“-ABC stellen wir die Einhaltung der dict-Schnittstelle sicher. Der folgende Codeausschnitt stellt eine minimale Implementierung unseres transformierten Wörterbuchs bereit:

from collections.abc import MutableMapping

class TransformedDict(MutableMapping):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.store = dict()
        self.update(dict(*args, **kwargs))

    def __getitem__(self, key):
        return self.store[self._keytransform(key)]

    def __setitem__(self, key, value):
        self.store[self._keytransform(key)] = value

    def __delitem__(self, key):
        del self.store[self._keytransform(key)]

    def __iter__(self):
        return iter(self.store)

    def __len__(self):
        return len(self.store)

    def _keytransform(self, key):
        return key
Nach dem Login kopieren

Schlüsseltransformationslogik

Die Methode „_keytransform“ ist für die Anwendung der gewünschten Transformation auf die Schlüssel verantwortlich. In unserem Fall wird der Schlüssel einfach in Kleinbuchstaben zurückgegeben:

def _keytransform(self, key):
    return key.lower()
Nach dem Login kopieren

Vererbung und Erweiterung

Um unser transformiertes Wörterbuch zu verwenden, können wir eine Unterklasse von „TransformedDict“ erstellen und die gewünschte Schlüsseltransformation im angeben '_keytransform'-Methode. Zum Beispiel:

class MyTransformedDict(TransformedDict):

    def _keytransform(self, key):
        return key.lower()

s = MyTransformedDict([('Test', 'test')])

assert s.get('TEST') is s['test']   # free get
assert 'TeSt' in s                  # free __contains__
Nach dem Login kopieren

Pickling and Beyond

Das implementierte „TransformedDict“ funktioniert mit Pickle, da es intern auf einem Standard-Dict basiert.

Es ist wichtig Beachten Sie, dass die direkte Unterklassifizierung von „dict“ im Allgemeinen nicht empfohlen wird, da dies zu unerwartetem Verhalten führen kann. Durch die Verwendung von ABCs können wir robuste und flexible Unterklassen erstellen, die sich an die gewünschte Schnittstelle halten, in diesem Fall die eines „MutableMapping“.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mithilfe abstrakter Basisklassen eine robuste und flexible Wörterbuchunterklasse mit Kleinbuchstaben erstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - So erhalten und verwenden Sie Royal Keys
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Fusionssystem, erklärt
4 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Flüstern des Hexenbaum
3 Wochen vor By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Java-Tutorial
1673
14
PHP-Tutorial
1278
29
C#-Tutorial
1257
24
Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Python vs. C: Lernkurven und Benutzerfreundlichkeit Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Python lernen: Ist 2 Stunden tägliches Studium ausreichend? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Python vs. C: Erforschung von Leistung und Effizienz erforschen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Python vs. C: Verständnis der wichtigsten Unterschiede Apr 21, 2025 am 12:18 AM

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.

Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Welches ist Teil der Python Standard Library: Listen oder Arrays? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Python für wissenschaftliches Computer: Ein detailliertes Aussehen Apr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Python für die Webentwicklung: Schlüsselanwendungen Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

See all articles