추상 기본 클래스를 사용하여 소문자 키를 사용하여 강력하고 유연한 사전 하위 클래스를 어떻게 만들 수 있습니까?
ABC를 사용하여 "완벽한" Dict 하위 클래스 구현
이 기사에서는 다양한 시나리오에서 이상적으로 작동하는 사전의 맞춤형 하위 클래스를 만드는 방법을 살펴봅니다.
도전
우리의 목표는 'dict'의 하위 클래스를 구성하는 것입니다. 키는 항상 소문자입니다. 단순해 보이는 이 작업에서는 특정 메서드를 신중하게 재정의해야 합니다.
키 조작 방법 재정의
원하는 키 동작을 달성하려면 '__getitem__', '__setitem__' 및 ' __delitem__' 메소드. 이러한 방법을 사용자 정의함으로써 주요 상호 작용을 가로채고 소문자 변환을 시행할 수 있습니다.
ABC를 사용한 최소 변환
'dict'를 직접 서브클래스화하는 대신 다음에서 ABC(추상 기본 클래스)를 활용할 수 있습니다. 'collections.abc' 모듈. 이 접근 방식은 더욱 명확하고 강력한 구현을 제공합니다.
'MutableMapping' ABC를 구현하여 dict 인터페이스 준수를 보장합니다. 다음 코드 조각은 변환된 사전의 최소 구현을 제공합니다.
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
키 변환 논리
'_keytransform' 메소드는 원하는 변환을 키에 적용하는 역할을 합니다. 우리의 경우에는 단순히 키를 소문자로 반환합니다.
def _keytransform(self, key): return key.lower()
상속 및 확장
변형된 사전을 사용하려면 'TransformedDict'를 하위 클래스로 분류하고 원하는 키 변환을 '_keytransform' 방법. 예:
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__
Pickling and Beyond
구현된 'TransformedDict'는 내부적으로 표준 사전에 의존하기 때문에 pickle과 함께 작동합니다.
다음이 중요합니다. 예상치 못한 동작이 발생할 수 있으므로 'dict'를 직접 서브클래싱하는 것은 일반적으로 권장되지 않습니다. ABC를 활용하면 원하는 인터페이스(이 경우에는 'MutableMapping')를 준수하는 강력하고 유연한 하위 클래스를 만들 수 있습니다.
위 내용은 추상 기본 클래스를 사용하여 소문자 키를 사용하여 강력하고 유연한 사전 하위 클래스를 어떻게 만들 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
