python中dict类型的key值要求是不可变类型,通常来说,我们一般采用int或者str类型来作为字典的key,但是在某些场景中,会造成一定的麻烦. 如我们有一个处理http Request的规则类名为Rule,其定义如下,它由一个Request path和其支持的Request methods数组组成: class Rule(object): def __init__(self, path, methods): assert(isinstance(path, str)) assert(is

之前已经实现了Python: Json串反序列化为自定义类对象,这次来实现了Json的序列化. 测试代码和结果如下: import Json.JsonTool class Score: math = 0 chinese = 0 class Book: name = '' type = '' class Student: id = '' name = '' score = Score() books = [Book()] student = Student() json_data = '{"id&

class dictObj(object): def __init__(self): self.x = 'red' self.y = 'Yellow' self.z = 'Green' def do_nothing(self): pass test = dictObj() print(test.__dict__)

一般情况下,Newtonsoft.Json.dll 对 Dictionary<int,object>.Dictionary<string,object>等序列化与反序列化都是成功的,但是使用自定义类作为键,则会报错,如下图 处理办法代码所示: public class TestClass { public string Name = ""; public TestClass(string n) { Name = n; } public override bool

最近碰到处理一个二十多兆的文件时内存蹭蹭的吃掉四百多兆,吓死宝宝了. 无奈毕竟接触python时间有限,还没有完整的看过python的一些基础知识,我想一个合格的pythoner应该不会碰到这个问题.当然像我这样的操作党碰到的问题映像也更深一点.最郁闷的是网上讨论这个的很有限,google的结果也是三天才找到相应的说明,我想这里很重要的一点是海量数据在存储和很低层的操作时并不会使用python,嵌入一个c片段即可.好吧这招我还不会,而且在用的库要改也是件痛苦的事,为了让项目尽早上线有个折中的方案

此程序的目的在于,正确而简单的访问字典的键与值 favorite_languages={ 'jen':['python','c'], 'sarah':['c'], 'edward':['ruby','go'], 'phil':['python','java'], } #古老的方法访问字典中键与值 for element in favorite_languages: print(element +"'s favorite languages are:") print("\t&q

此表借鉴于他人 定义 使用方法 列表 可以包含不同类型的对象,可以增减元素,可以跟其他的列表结合或者把一个列表拆分,用[]来定义的 eg:aList=[123,'abc',4.56,['inner','list'],7-9j] 1.list(str):将str转换成list类型,str可以使字符串也可以是元组类型 2.aList.append('test'):追加元素到列表中去 3.del aList[1]:删除列表中下标为1的元素 del aList:删除整个列表 4.cmp(list1,li

最近刚接触到python,就想到了如何反序列化json串.网上找了一下,大部分都是用json模块反序列化为python数据结构(字典和列表).如果对json模块不了解的参考菜鸟教程.然后我在此基础上将python数据转换为了自定义类对象. 下面是测试代码及运行结果: import Json.JsonTool class Score: math = 0 chinese = 0 class Book: name = '' type = '' class Student: id = '' name =

反射 reflect 反射(reflect)其实是反省,自省的意思 反省:指的是一个对象应该具备可以检测.修改.增加自身属性的能力 反射:通过字符串获取对象或者类的属性,进行操作 设计框架时需要通过反射去检测类的属性,去调用他们 反射涉及的四个函数 ​ 这四个就是普通的内置函数,没有双下划线,与print等等没有区别 hasattr getattr setattr delattr class Person: def __init__(self, name, age, gender): self.

一. 引言 上节结合案例介绍了重写__repr__方法的关注点,重写__repr__方法的要点是要准确的输出开发人员关注的信息,并便于开发人员使用相关信息.而__str__方法是为最终用户返回类的相关信息,因此需要相关信息容易理解,更需要开发者在自定义类的过程中重写__str__方法. object类提供的__str__方法,只是简单输出模块名.类名以及对象的ID信息,老猿认为实际上就是在__str__方法直接调用object类的__repr__方法,不过没去研究代码核实.不管怎样,这个信息根本

一. 引言 前面两节分别介绍了Python类中的__str__和__repr__方法的作用和语法,所有新式类都支持这两个方法,因为object类实现了这两个方法,但实际上各位开发者在自定义类的过程中,应该重写相关方法,特别是__str__输出的应该是用户关注的容易理解的信息,因此对那些负责与客户交互的类,至少更应该重写__str__方法. 二. 重写__repr__方法 object类提供的__repr__方法,只是简单输出模块名.类名以及对象的ID信息,如果开发者要输出开发人员足够知悉的属性,

目前我知道的有两种方法: 1 定义的类继承dict类 例如 class A(dict): pass a = A() a['name'] = 12 2 给自定义的类添加 __setitem__() __getitem__()方法 class A: def __init__(self, cfg={}): self.cfg = cfg def __setitem__(self, key, value): self.cfg[key] = value def __getitem__(self, key):

Python的dict要求key为不可变数据类型,通常采用str或int,但在某些应用场景下,需要采用自定义类型对象作key, 此时的自定义类需要实现两个特殊方法:__hash__.__eq__,用于哈希值的获取和比较 定义狗类: class Dog(): def __init__(self,name,color): self._n = name self._c = color def __hash__(self): return hash(self._n + self._c) def __eq

一.生成器 1.1 生成器:就是(python)自己用代码写的迭代器,生成器的本质就是迭代器. 1.2 生成器函数 def func1(x): x += print() yield x print() yield 'alex' g_obj = func1() # 生成器函数对象 print(g_obj) # <generator object func1 at 0x000002760D700BA0> print(g_obj.__next__()) print(g_obj.__next__())

将python字典键值对转化为相应的变量名和变量值可以使用以下方法: globals().update({"name":"value"}) locals().update({"var":"val"}) 举例如下: >>> D={'a':1,'b':2,'c':3} >>> globals().update(D) >>> print a,b,c 1 2 3

Python自定义线程类简单示例 这篇文章主要介绍了Python自定义线程类,结合简单实例形式分析Python线程的定义与调用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下.具体如下: 一. 代码     # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 import threading class mythread(threading.Thread):   def __init__(self, num):     threading.Thread.__init__(self)     s

这是因为Python3中,str的输出是调用类的实例方法__str__来输出,如果__str__方法没有重写,则自动继承object类的__str__方法,而object类的__str__方法是调用__repr__方法,因此自定义类未重写__str__方法的情况下,实际上就是调用该类的__repr__方法,因此__repr__方法重写会影响到str的输出,除非在自定义类中也重写__str__方法才可以单独输出信息. 具体可参考: <Python __repr__方法和__str__方法.内置函数

抽象类- 抽象方法: 没有具体实现内容的方法成为抽象方法- 抽象方法的主要意义是规范了子类的行为和接口- 抽象类的使用需要借助abc模块 import abc - 抽象类:包含抽象方法的类叫抽象类,通常成为ABC类- 抽象类的使用 - 抽象类可以包含抽象方法,也可以包含具体方法 - 抽象类中可以有方法也可以有属性 - 抽象类不允许直接实例化 - 必须继承才可以使用,且继承的子类必须实现所有继承来的抽象方法 - 假定子类没有是现实所有继承的抽象方法,则子类也不能实例化 - 抽象类的主要作用是设定类

一.概述 映射类型(Mapping Types)是一种关联式的容器类型,它存储了对象与对象之间的映射关系. 字典(dict)是Python中唯一的映射类型,它是存储了一个个 键值对(由 键 映射到 值)的关联容器.其中,键(key)必须是可哈希的Python对象,而 值(value)可以是任何Python对象.在功能上,Python中的字典类似于C++中的map. Python中最强大.最灵活的数据类型当属 列表 和 字典,以下是对这两种数据类型的简单比较: 比较点 列表 字典 表示方法 [],

http://www.cnblogs.com/yanxy/archive/2010/04/04/c2p_4.html 如果你熟悉C#,那么对类(Class)和面向对象(Object Oriented)应该不会陌生.Python与C#一样,能够很好地支持面向对象的编程模式.本章对Python中面向对象编程的基本知识进行介绍,并将其与C#中的对应部分进行比较. 4.1  类的定义与实例化 4.1.1  类的定义 与C#一样,Python使用class关键字定义一个类.一个最简单的类定义语句如下: 1