


Un métaclass est une "classe qui crée une classe", et son noyau réside dans l'interférence avec le processus de création de classe en héritant du type et en submingation des méthodes __New__ ou __init__. 1. Les métaclases permettent une modification du comportement lors de la génération de classe, comme l'ajout de propriétés, la vérification de la dénomination de la méthode, etc.; 2. Les métaclases personnalisées sont généralement implémentées en réécrivant __New__, comme forcer la classe à contenir des méthodes spécifiques; 3. Les utilisations courantes incluent les cadres ORM, la vérification d'interface, l'enregistrement automatique des sous-classes, etc.; 4. Lorsque vous l'utilisez, vous devez faire attention pour éviter la surutilisation, assurer la lisibilité, le débogage de la complexité et les conflits en héritage multiple.
Les métaclases et la personnalisation des types de Python ressemblent à des sujets avancés, mais leurs idées de base ne sont pas difficiles à comprendre. Si vous avez utilisé class
et type()
, vous n'êtes qu'une couche de papier de fenêtre loin des métaclasses de ma?trise.

Autrement dit, les métaclasses sont des "classes qui créent des classes". La classe que nous écrivons habituellement, comme class Person:
est en fait le métaclasse par défaut de type
. Les métaclases vous permettent de modifier ou d'améliorer le comportement de la classe avant ou lorsqu'il est créé.

Qu'est-ce que Metaclass?
Dans Python, tout est un objet. Y compris int
, str
et les classes que vous écrivez vous-même sont tous des objets. Alors, comment ces cours sont-ils venus? La réponse est: créée à partir de métaclasses.
Le métaclasse le plus basique est le type
intégré. Vous pouvez créer une classe manuellement comme ceci:

MyClass = type ('myClass', (), {})
Cette ligne de code est équivalente à:
Classe MyClass: passer
Ainsi, le type est le métaclass par défaut pour toutes les classes . Si vous souhaitez faire quelque chose lorsqu'une classe est créée - comme l'ajout automatique de propriétés, la vérification des noms de méthode et l'enregistrement des sous-classes - vous pouvez le faire en personnalisant des métaclasses.
Comment personnaliser Metaclass?
Pour personnaliser un métaclass, héritez simplement type
, puis remplacez ses méthodes __new__
ou __init__
. La différence entre ces deux méthodes est:
-
__new__
est responsable de la création d'objets de classe -
__init__
est responsable de l'initialisation des objets de classe
Il est généralement recommandé d'utiliser __new__
d'abord, car ce que vous voulez changer, c'est le processus de génération de la classe.
Pour donner un exemple simple: forcez chaque classe à avoir une méthode required_method
.
classe MyMeta (type): Def __New __ (CLS, nom, bases, attrs): Si 'required_method' pas dans les attrs: Sauver TypeError ("La méthode requise_Method doit être implémentée") return super () .__ Nouveau __ (cls, nom, bases, attrs) Class myClass (Metaclass = mymeta): def requis_method (self): passer
Si vous essayez de définir une classe sans required_method
, une exception sera lancée.
Quelles sont les utilisations courantes des métaclases?
Bien que tous les projets ne nécessitent pas de métaclasses, il est très utile dans certains scénarios:
- ORM Framework : utilisez des métaclases comme Django ou Sqlalchemy pour générer automatiquement des cartes de champ de base de données.
- Vérification de l'interface : assurez-vous que la classe implémente une collection de méthodes spécifique.
- Enregistrez automatiquement les sous-classes : utilisées pour collecter automatiquement toutes les sous-classes en systèmes de plug-in ou en mode d'usine.
- Modifier les attributs / méthodes de classe : tels que l'ajout de journaux, de décorateurs, de numéros de version et d'autres informations de manière unifiée.
Par exemple, enregistrez automatiquement toutes les sous-classes:
PluginMeta de classe (type): registre = {} Def __New __ (CLS, nom, bases, attrs): new_class = super () .__ new __ (cls, nom, bases, attrs) # Ignorez la classe de base si nom! = 'Basplugin': cls.registry [name] = new_class retourner new_class CLASS BASEPLUGIN (MetAclass = PluginMeta): passer Plugina de classe (baseplugin): passer PluginB de classe (baseplugin): passer print (PluginMeta.Registry) # output {'plugina': <class ...>, 'pluginb': <class ...>}
à quoi dois-je prêter attention lors de l'utilisation des métaclasses?
Les métaclases sont puissants, mais ils sont également sujets à une surutilisation. Voici quelques précautions à utiliser:
- N'utilisez pas de métaclasses pour montrer vos compétences : problèmes qui peuvent être résolus avec des décorateurs ou l'héritage ordinaire, il n'est pas nécessaire d'utiliser des métaclasses.
- La lisibilité est importante : les métaclasses modifieront la logique de la création de la classe, ce qui peut ne pas être facile à comprendre pour les autres lors de la lecture du code.
- La difficulté de débogage augmente : si une erreur métaclasse se produit, les problèmes de suivi peuvent être plus gênants.
- Soyez prudent lors de la combinaison avec un héritage multiple : plusieurs métaclases peuvent être confrontés à la conflit et la relation d'héritage de la métaclasse doit être explicitement spécifiée.
De plus, l'ordre d'exécution des métaclases doit également être noté: si une classe a plusieurs classes de parents en même temps et chacune d'elles spécifie différentes métaclases, vous devez fournir un métaclasse commun, sinon une erreur sera signalée.
Fondamentalement, c'est tout. Les métaclases ne sont pas magiques, ils vous aident simplement à contr?ler la fa?on dont les cours sont créés. type
de ma?tre et __new__
et vous pouvez déjà commencer à essayer de résoudre des problèmes avec les métaclasses.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.

Oui, vous pouvez analyser les tables HTML à l'aide de Python et Pandas. Tout d'abord, utilisez la fonction pandas.read_html () pour extraire la table, ce qui peut analyser les éléments HTML dans une page Web ou une cha?ne dans une liste de dataframe; Ensuite, si la table n'a pas de titre de colonne claire, il peut être corrigé en spécifiant les paramètres d'en-tête ou en définissant manuellement l'attribut .Columns; Pour les pages complexes, vous pouvez combiner la bibliothèque de requêtes pour obtenir du contenu HTML ou utiliser BeautifulSoup pour localiser des tables spécifiques; Faites attention à des pièges communs tels que le rendu JavaScript, les problèmes de codage et la reconnaissance multi-table.

La fa?on d'accéder aux objets JSON imbriqués dans Python est de clarifier d'abord la structure, puis d'indexer la couche par couche. Tout d'abord, confirmez la relation hiérarchique de JSON, comme un dictionnaire ou une liste imbriquée du dictionnaire; Utilisez ensuite les clés du dictionnaire et la liste d'index pour accéder à la couche par couche, telles que les données "détails" ["zip"] pour obtenir le codage zip, les données "Détails" [0] pour obtenir le premier passe-temps; Pour éviter KeyError et IndexError, la valeur par défaut peut être définie par la méthode .get (), ou la fonction d'encapsulation Safe_get peut être utilisée pour obtenir un accès sécurisé; Pour des structures complexes, recherchez ou utilisez des bibliothèques tierces telles que JMESPath pour gérer.
