


Bagaimanakah Anda Boleh Meniru Tingkah Laku Seperti Kelas dalam Modul Python?
Melaksanakan Gelagat Seperti Kelas Secara Dinamik dalam Modul Menggunakan getattr
Dalam sesetengah senario, mungkin wajar untuk meniru tingkah laku __getattr__ pada kelas tetapi untuk keseluruhan modul. Ini membenarkan penciptaan dinamik kejadian kelas dan penggunaan kaedahnya berdasarkan carian atribut pada modul.
Walau bagaimanapun, percubaan untuk mentakrifkan kaedah __getattr__ secara langsung pada modul menghadapi dua halangan:
- Python hanya menyemak kaedah sedemikian pada kelas.
- Mengubah suai jenis modul asas (modul) untuk membenarkan tetapan atribut tidak boleh dilaksanakan.
Penyelesaian Berasaskan Pembungkus
Satu pendekatan ialah membuat pembalut di sekeliling modul. Sys.modules bertolak ansur dengan jenis objek yang berbeza, jadi kita boleh membungkus modul di dalam kelas dan menetapkannya kepada sys.modules[__name__]. Ini membolehkan tingkah laku dinamik tanpa mengubah suai modul itu sendiri. Teknik ini, walau bagaimanapun, terpakai hanya untuk akses peringkat modul.
Guido van Rossum's Hack
Satu lagi penyelesaian yang dicadangkan oleh Guido van Rossum melibatkan penggantian modul sebenar dalam sys. modul dengan contoh kelas yang ditakrifkan dalam modul. Jentera import melakukan langkah penggantian terakhir ini, membolehkan penggodaman ini. Contoh berikut menunjukkan pendekatan ini:
<code class="python"># module foo.py import sys class Foo: def funct1(self, *args): <code block> def funct2(self, *args): <code block> sys.modules[__name__] = Foo()</code>
Kini, fungsi yang ditakrifkan dalam modul boleh diakses melalui contoh Foo.
Pertimbangan
Apabila menggunakan teknik ini, elemen modul lain mungkin tidak boleh diakses selepas tugasan sys.modules. Tentukan semua fungsi yang diperlukan dalam kelas gantian untuk mengelakkan kehilangan kandungan modul.
__all__ Atribut
Apabila menggunakan daripada import modul *, tentukan __all__ dalam kelas gantian untuk mengendalikan ini jenis penyata import. Abaikan atribut seperti __module__ dan __qualname__ daripada __all__.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Anda Boleh Meniru Tingkah Laku Seperti Kelas dalam Modul Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
