


Comment conserver les indices de type en Python avec les importations cycliques ?
Maintenir les indices de type en Python avec des importations cycliques
Lorsque vous travaillez avec de grandes classes Python, il peut être avantageux de les diviser en plusieurs fichiers pour une meilleure organisation et maintenabilité. Cependant, y parvenir tout en préservant les indications de type peut s'avérer difficile en raison d'importations cycliques potentielles.
Une approche consiste à utiliser des annotations de type dans la classe mixin qui font référence à la classe principale. Cependant, cela peut conduire à des importations circulaires qui ne sont pas autorisées en Python.
Pour contourner ce problème, plusieurs solutions peuvent être utilisées :
-
Blocs de code de garde avec 'TYPE_CHECKING' :
- Entourez le code annoté par type dans la classe mixin dans une instruction if qui vérifie la constante 'TYPE_CHECKING'.
- Cette constante est définie sur Vrai lors de la vérification du type (par exemple, par des outils comme mypy) mais est Faux au moment de l'exécution, désactivant efficacement l'importation qui autrement provoquerait la dépendance circulaire.
- Cependant, cela nécessite d'annoter explicitement l'indice de type sous forme de chaîne, comme les symboles ne sont pas disponibles au moment de l'exécution.
-
Utiliser les déclarations directes avec les annotations d'importation « from futur » :
- Dans Python 3.7, cette importation permet à toutes les annotations de type d'être représentées sous forme de chaînes, éliminant ainsi le besoin d'annotations de chaîne explicites et améliorant la lisibilité.
- Notez que toutes les indications de type deviennent des chaînes et ne sont pas évaluées au moment de l'exécution. , affectant potentiellement le comportement du code.
-
Envisagez une approche de classe de base abstraite (ABC) :
- Mypy recommande de créer un ABC dont héritent à la fois la classe principale et le mixin.
- Cette approche peut être plus adaptée aux projets plus importants où la structure du code et la maintenabilité sont d'une importance primordiale.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
