PythonのDataclassesモジュール(Python 3.7)は、クラスの作成をどのように簡素化しますか?
Jun 08, 2025 am 12:04 AMPythonのDataClassesモジュールは、一般的な方法を自動的に生成することにより、冗長コードを削減し、開発効率を向上させます。 @Dataclassデコレータを使用して、__init__、__Repr__、__eq__、およびその他の方法を自動的に作成します。 pieldフィールドのデフォルト値とdefault_Factoryをサポートして、変數(shù)タイプを処理します。 custom Custom __POST_INIT__検証ロジックを許可し、インスタンスの動作を制御するためにフローズンパラメーターと注文パラメーターを設(shè)定します。このモジュールは、柔軟性と制御性を保持しながら、データコンテナクラスの定義を簡素化するのに適しています。
Python 3.7で導入されたPythonのdataclasses
モジュールは、主にデータの保存に使用されるクラスを簡単に定義できます。 __init__
、 __repr__
、または__eq__
メソッドなどの繰り返しのボイラープレートコードを記述する代わりに、 @dataclass
デコレータを使用して自動的に生成できます。
一般的な方法を自動的に生成します
dataclasses
がなければ、通常、次のようなものを書きます。
クラスの人: def __init __(自己、名前、年齢): self.name = name self.age = age def __repr __(self): return f "person(name = {self.name!r}、age = {self.age})" def __eq __(self、other): ISINSTANCE(その他、人)ではない場合: falseを返します return self.name == other.name and self.age == other.age
dataclasses
を使用すると、フィールドを宣言するだけです。
DataClassesからImport Dataclassから @dataClass クラスの人: 名前:str 年齢:int
これにより、 __init__
、 __repr__
、および__eq__
メソッドが自動的に作成されます。これは、繰り返しコードの手動入力はありません。
デフォルト値と可変性をサポートします
クラス定義でデフォルト値を直接割り當てることができます。
@dataClass クラス製品: 名前:str 価格:float = 9.99 in_stock:bool = true
これで、 Product
インスタンスを作成するとき、すべてのフィールドを指定する必要はありません。
p =製品( "Tシャツ") #p has name = 'tシャツ'、価格= 9.99、in_stock = true
リストやDICTなどの可変タイプなど、より複雑なデフォルトが必要な場合は、 default_factory
パラメーターを使用します。
DataClassesインポートフィールドから @dataClass クラスインベントリ: アイテム:list = field(default_factory = list)
そうすれば、すべてのインスタンスで1つを共有する代わりに、各インスタンスが獨自のリストを取得します(これは、 items=[]
を直接書いた場合に発生します)。
必要に応じて動作をカスタマイズできます
dataclasses
が自動生成しますが、ロックされていません。獨自の方法を定義したり、生成された方法を上書きしたりすることができます。
たとえば、屬性を設(shè)定するときにカスタム検証が必要な場合:
@dataClass クラス長方形: 幅:int 高さ:int def __post_init __(self): self.width <= 0またはself.height <= 0の場合: Raise ValueRerr(「寸法は正である必要があります」)
__post_init__
メソッドは、自動生成__init__
の後に実行されるため、検証や計算プロパティなどのロジックを追加できます。
また、議論を渡すことで、裝飾者がどのように振る舞うかを調(diào)整することができます。
-
@dataclass(frozen=True)
インスタンスを不変にします。 -
@dataclass(order=True)
、 <code>>
などの比較演算子を追加します。
基本的に、 dataclasses
柔軟性を維持しながら、相対コードを削減します。動作が最小限の単純なデータコンテナには特に便利です。魔法ではありませんが、それを使用するリズムに入ると間違いなく役立ちます。
以上がPythonのDataclassesモジュール(Python 3.7)は、クラスの作成をどのように簡素化しますか?の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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ユーザー音聲入力がキャプチャされ、フロントエンドJavaScriptのMediareCorder APIを介してPHPバックエンドに送信されます。 2。PHPはオーディオを一時ファイルとして保存し、STTAPI(GoogleやBaiduの音聲認識など)を呼び出してテキストに変換します。 3。PHPは、テキストをAIサービス(Openaigptなど)に送信して、インテリジェントな返信を取得します。 4。PHPは、TTSAPI(BaiduやGoogle Voice Synthesisなど)を呼び出して音聲ファイルに返信します。 5。PHPは、音聲ファイルをフロントエンドに戻し、相互作用を完了します。プロセス全體は、すべてのリンク間のシームレスな接続を確保するためにPHPによって支配されています。

AIによるテキストエラーの修正と構(gòu)文最適化を?qū)g現(xiàn)するには、次の手順に従う必要があります。1。Baidu、Tencent API、またはオープンソースNLPライブラリなどの適切なAIモデルまたはAPIを選択します。 2。PHPのカールまたはガズルを介してAPIを呼び出し、返品結(jié)果を処理します。 3.アプリケーションにエラー修正情報を表示し、ユーザーが採用するかどうかを選択できるようにします。 4.構(gòu)文の検出とコードの最適化には、PHP-LとPHP_CODESNIFFERを使用します。 5.フィードバックを継続的に収集し、モデルまたはルールを更新して効果を改善します。 AIAPIを選択するときは、PHPの精度、応答速度、価格、サポートの評価に焦點を當てます。コードの最適化は、PSR仕様に従い、キャッシュを合理的に使用し、円形クエリを避け、定期的にコードを確認し、Xを使用する必要があります。

Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変數(shù)間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2?;镜膜噬⒉紘恧?、sns.jointplot(data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter")によって実裝され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側(cè)と右側(cè)に表示されます。 3.回帰線と密度情報をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設(shè)定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。

AIセンチメントコンピューティングテクノロジーをPHPアプリケーションに統(tǒng)合するために、COREはセンチメント分析にクラウドサービスAIAPI(Google、AWS、Azureなど)を使用し、HTTPリクエストを介してテキストを送信し、JSON結(jié)果を返し、データベースに感情的なデータを保存し、それによって自動化された処理とユーザーフィードバックのデータ検査を?qū)g現(xiàn)することです。特定の手順には次のものが含まれます。1。正確性、コスト、言語サポート、統(tǒng)合の複雑さを考慮して、適切なAIセンチメント分析APIを選択します。 2。ガズルまたはカールを使用してリクエストを送信し、センチメントスコア、ラベル、および強度情報を保存します。 3。優(yōu)先順位の並べ替え、トレンド分析、製品の反復方向、ユーザーセグメンテーションをサポートする視覚的なダッシュボードを構(gòu)築します。 4。APIコールの制限や數(shù)などの技術(shù)的課題に対応する

文字列リストは、 '' .join(words)などのJoIn()メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、參加する前にMAP(STR、數(shù)字)または[STR(x)forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join(f "[{item}]" foriteminitems)output "[a] | [などのjoin()と組み合わせたジェネレーター式によって実裝できます。

Pyodbcのインストール:Pipinstallpyodbcコマンドを使用してライブラリをインストールします。 2.接続sqlserver:pyodbc.connect()メソッドを介して、ドライバー、サーバー、データベース、uid/pwdまたはtrusted_connectionを含む接続文字列を使用し、それぞれSQL認証またはWindows認証をサポートします。 3.インストールされているドライバーを確認します:pyodbc.drivers()を?qū)g行し、「sqlserver」を含むドライバー名をフィルタリングして、「sqlserverのodbcdriver17」などの正しいドライバー名が使用されるようにします。 4.接続文字列の重要なパラメーター

pandas.melt()は、幅広い形式データを長い形式に変換するために使用されます。答えは、ID_VARSを識別列を保持し、value_varsを溶かしてvar_nameおよびvalue_nameを選択する列を選択して、新しい列名を定義することです。列は1.id_vars = 'name'を意味します。 4.Value_Name = 'スコア'元の値の新しい列名を設(shè)定し、最後に名前、件名、スコアを含む3つの列を生成します。

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsは、ヘッドゲネレーター、EfficientDataStructures、およびManagingObjectlifetimes.first、Usegeneratoratoratoratoratoratoraturatussを使用していることを確認してください
