


Explication détaillée des métaclasses et de leur utilisation en Python
1. Utilisez la métaclasse pour vérifier les sous-classes
Chaque fois que nous définissons une nouvelle classe, la métaclasse exécutera le code Yazheng pour garantir que la nouvelle classe est conforme aux spécifications spécifiées.
Une fois que le système Python aura traité l'instruction de classe de la sous-classe, il appellera la méthode __new__
de la métaclasse. La métaclasse peut obtenir le nom, le parent et les attributs de la sous-classe et de la classe petit-enfant via la méthode __new__
.
Cela nous évite d'avoir à mettre le code de vérification dans la méthode __init__
de cette classe et d'attendre que l'objet soit construit avant de vérifier.
Dans l'exemple suivant, une sous-classe avec moins de 3 arêtes est définie. Une fois l'instruction de classe terminée, le code de vérification de la métaclasse rejettera la classe.
class ValidatePolygon(type): def __new__(meta, name, bases, class_dict): # Don't validate the abstract Polygon class if bases != (object,): if class_dict['sides'] < 3: raise ValueError('Polygons need 3+ sides') return type.__new__(meta, name, bases, class_dict) class Polygon(object, metaclass=ValidatePolygon): sides = None # Specified by subclasses @classmethod def interior_angles(cls): return (cls.sides - 2) * 180 class Triangle(Polygon): sides = 3 print(Triangle.interior_angles())
2. Enregistrez des sous-classes avec des métaclasses
Chaque fois que vous héritez d'une sous-classe d'une classe de base, la métaclasse de la classe de base peut exécuter automatiquement le code d'enregistrement.
Ceci est utile lorsqu'une « recherche inversée » est nécessaire pour établir un mappage entre un identifiant simple et la classe correspondante.
Ce qui est toujours utilisé, c'est qu'après l'exécution de l'instruction de classe, la méthode __new__
de la métaclasse est automatiquement appelée.
import json registry = {} def register_class(target_class): registry[target_class.__name__] = target_class def deserialize(data): params = json.loads(data) name = params['class'] target_class = registry[name] return target_class(*params['args']) class Meta(type): def __new__(meta, name, bases, class_dict): cls = type.__new__(meta, name, bases, class_dict) register_class(cls) return cls class Serializable(object): def __init__(self, *args): self.args = args def serialize(self): return json.dumps({ 'class': self.__class__.__name__, 'args': self.args, }) def __repr__(self): return '%s(%s)' % ( self.__class__.__name__, ', '.join(str(x) for x in self.args)) class RegisteredSerializable(Serializable, metaclass=Meta): pass class Vector3D(RegisteredSerializable): def __init__(self, x, y, z): super().__init__(x, y, z) self.x, self.y, self.z = x, y, z v3 = Vector3D(10, -7, 3) print('Before: ', v3) data = v3.serialize() print('Serialized:', data) print('After: ', deserialize(data)) print(registry)
3. Utilisez des métaclasses pour annoter les attributs de classe
Utiliser des métaclasses, c'est comme placer un hook sur l'instruction de classe. Une fois l'instruction de classe traitée, le hook sera déclenché immédiatement.
Les ensembles suivants Filed.name
et Filed.name
à l'aide de métaclasses.
class Field(object): def __init__(self): # These will be assigned by the metaclass. self.name = None self.internal_name = None def __get__(self, instance, instance_type): if instance is None: return self return getattr(instance, self.internal_name, '') def __set__(self, instance, value): setattr(instance, self.internal_name, value) class Meta(type): def __new__(meta, name, bases, class_dict): for key, value in class_dict.items(): if isinstance(value, Field): value.name = key value.internal_name = '_' + key cls = type.__new__(meta, name, bases, class_dict) return cls class DatabaseRow(object, metaclass=Meta): pass class BetterCustomer(DatabaseRow): first_name = Field() last_name = Field() prefix = Field() suffix = Field() foo = BetterCustomer() print('Before:', repr(foo.first_name), foo.__dict__) foo.first_name = 'Euler' print('After: ', repr(foo.first_name), foo.__dict__)
Ceci est le résumé de la métaclasse, et je ne le comprends pas complètement.
J'espère que les pythoneurs qui ont une profonde compréhension de cela pourront laisser un message.
Code de :
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VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

VS Code peut fonctionner sur Windows 8, mais l'expérience peut ne pas être excellente. Assurez-vous d'abord que le système a été mis à jour sur le dernier correctif, puis téléchargez le package d'installation VS Code qui correspond à l'architecture du système et l'installez comme invité. Après l'installation, sachez que certaines extensions peuvent être incompatibles avec Windows 8 et doivent rechercher des extensions alternatives ou utiliser de nouveaux systèmes Windows dans une machine virtuelle. Installez les extensions nécessaires pour vérifier si elles fonctionnent correctement. Bien que le code VS soit possible sur Windows 8, il est recommandé de passer à un système Windows plus récent pour une meilleure expérience de développement et une meilleure sécurité.

Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.

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.
