Jadual Kandungan
Melaksanakan Subkelas Dict "Sempurna" dengan ABC
Cabarannya
Mengatasi Kaedah Manipulasi Utama
Transformasi Minimum dengan ABC
Logik Transformasi Utama
Warisan dan Sambungan
Pickling and Beyond
Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimanakah Saya Boleh Mencipta Subkelas Kamus Teguh dan Fleksibel dengan Kekunci Huruf Kecil Menggunakan Kelas Asas Abstrak?

Bagaimanakah Saya Boleh Mencipta Subkelas Kamus Teguh dan Fleksibel dengan Kekunci Huruf Kecil Menggunakan Kelas Asas Abstrak?

Nov 24, 2024 am 03:49 AM

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

Melaksanakan Subkelas Dict "Sempurna" dengan ABC

Dalam artikel ini, kami meneroka cara mencipta subkelas yang disesuaikan bagi dict yang berkelakuan ideal dalam pelbagai senario.

Cabarannya

Matlamat kami adalah untuk membina subkelas 'dikt' di mana kunci sentiasa dalam huruf kecil. Tugasan yang kelihatan mudah ini memerlukan kita untuk mengatasi kaedah tertentu dengan berhati-hati.

Mengatasi Kaedah Manipulasi Utama

Untuk mencapai gelagat utama yang diingini, kita perlu mengatasi '__getitem__', '__setitem__' dan ' __delitem__' kaedah. Dengan menyesuaikan kaedah ini, kami boleh memintas interaksi utama dan menguatkuasakan transformasi huruf kecil.

Transformasi Minimum dengan ABC

Daripada subkelas terus 'dikt', kami boleh memanfaatkan ABC (Kelas Asas Abstrak) daripada modul 'collections.abc'. Pendekatan ini menawarkan pelaksanaan yang lebih bersih dan mantap.

Dengan melaksanakan ABC 'MutableMapping', kami memastikan pematuhan dengan antara muka dict. Coretan kod berikut menyediakan pelaksanaan minimum kamus kami yang diubah:

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
Salin selepas log masuk

Logik Transformasi Utama

Kaedah '_keytransform' bertanggungjawab untuk menggunakan transformasi yang diingini pada kekunci. Dalam kes kami, ia hanya mengembalikan kunci dalam huruf kecil:

def _keytransform(self, key):
    return key.lower()
Salin selepas log masuk

Warisan dan Sambungan

Untuk menggunakan kamus kami yang diubah, kami boleh mensubkelaskan 'TransformedDict' dan menentukan perubahan kunci yang diingini dalam kaedah '_keytransform'. Contohnya:

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__
Salin selepas log masuk

Pickling and Beyond

'TransformedDict' yang dilaksanakan berfungsi dengan jeruk, berkat pergantungannya pada dict standard secara dalaman.

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa subkelas 'dikt' secara langsung tidak disyorkan, kerana ia boleh membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka. Dengan menggunakan ABC, kami boleh mencipta subkelas yang teguh dan fleksibel yang mematuhi antara muka yang diingini, dalam kes ini, iaitu 'MutableMapping.'

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mencipta Subkelas Kamus Teguh dan Fleksibel dengan Kekunci Huruf Kecil Menggunakan Kelas Asas Abstrak?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1673
14
Tutorial PHP
1278
29
Tutorial C#
1257
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles