Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Должен возвращать кортеж из аргументов,который будет
Содержание книги
- def forit(mystate=[]): if len(mystate) < 3: mystate.append(" ")
- Функции itertools.imap(), itertools.starmap() и itertools.ifilter()
- lst = map(lambda x: math.sin(x*.4), range(30))
- quot;""Итератор последовательности Фибоначчи до N"""
- for line in (l.replace("- ", " - ") for l in open("input.dat")): print line
- print subtract(3, 2) subtract_from_3 = curry(subtract, 3) print subtract_from_3(2)
- Все данные в нем представляются объектами.
- С точки зрения объектно-ориентированного подхода,объект-это нечто,обладающее
- Интерпретатор языкаPythonвсегда может сказать,к какому типу относится объект.Однако
- Пока что вpythonесть"классические"и"новые"классы. Первые классы определяются сами по себе,а вторые обязательно ведут свою родословную от класса object. Для целей
- from sets import Set as set # тип для множества
- def getx(self): return self.__x
- Этот метод вызывается при присваивании значения некоторому атрибуту.В отличие от __getattr__(),метод всегда вызывается,а
- print ad.a, ad.b, ad.c ad.d = 512
- print get_last([1, 2, 3]) print get_last("abcd")
- gt;>> class A(object): pass
- class ABC: a = ma b = mb c = mc
- В случае,когда надклассы имеют одинаковые методы,использование того или иного метода определяется порядком разрешения методов(method resolution order). Для
- quot;""Поместить элемент на стек"""
- def __init__(self, lst, n): self.n = n
- gt;>> s = MyClass() # создается экземпляр класса
- children = [cls.convert(child) for child in val] return cls(val.node, children)
- convert = classmethod(convert)
- def my_method(self): print "self:", self
- from Multimethod import Method, Generic, AmbiguousMethodError
- Должен возвращать кортеж из аргументов,который будет
- Лекция#5:Численные алгоритмы.Матричные
- Для создания массива можно использовать функцию array() с указанием содержимого массива(в виде вложенных списков)и типа. Функция array() делает копию,если ее
- Объекты-массивы Numeric используют расширенный синтаксис выделения среза.Следующие примеры иллюстрируют различные варианты записи срезов.Функция
- каждый третий элемент строки 1
- Наименьшее(наибольшее)целое,большее(меньшее)или
- gt;>> add.accumulate([1, 2, 3, 4])
- add.reduce(a, axis). cumsum(a, axis). add.accumulate(a, axis). product(a, axis). multiply.reduce(a, axis). cumproduct(a, axis). multiply.accumulate(a, axis). alltrue(a, axis). logical_and.reduce(a, axis). sometrue(a, axis). logical_or.reduce(a, axis). Фун
- Второе измерение,образующее вместе с первым плоскость,на которой и берется
- Индекс минимального значения в массиве по заданному
- Суммирование с промежуточными результатами
- Возвращает индексы ненулевых элементов одномерного массива
- Выбор частей массива a на основе индексов indices по измерению axis
- gt;>> print "Проверка:", Numeric.dot(a, x) - b
- gt;>> print RandomArray.normal(0, 1, 30)
- negative_binomial(trials, p, shape=[])
- iso_ir_6': 'ascii', 'maccyrillic': 'mac_cyrillic', 'iso_celtic': 'iso8859_14', 'ebcdic_cp_wt': 'cp037', 'ibm500': 'cp500', ...
- sys:1: DeprecationWarning: Non-ASCII character '\xf0' in file example.py on line 2, but no encoding declared;
- В строке формата кроме текста могут употребляться спецификации,регламентирующие формат выводимого значения.Спецификация имеет синтаксис
- Восьмеричное беззнаковое целое
- File "/home/rnd/tmp/Python-2.4b2/Lib/string.py", line 172, in substitute return self.pattern.sub(convert, self.template)
- Возвращает наименьший индекс,с которого начинается вхождение подстроки sub в строку.Параметры start и end
- Удаляет пробельные символы слева
- text = open(string.__file__[:-1]).read() start = 0
- import StringIO my_string = "1234567890" f1 = StringIO.StringIO()
__getinitargs__()
Должен возвращать кортеж из аргументов,который будет
передаваться на вход метода __init__() при создании объекта.
__getstate__()
Должен возвращать словарь,в котором выражено состояние
объекта.Если этот метод в классе определен,то используется
атрибут __dict__,который есть у каждого объекта.
__setstate__(state)
state.
В следующем примере классCCуправляет своим копированием(точно так же экземпляры этого класса смогут консервироваться и расконсервироваться при помощи модуля pickle):
from time import time, gmtime import copy
class CC:
def __init__(self, created=time()): self.created = created self.created_gmtime = gmtime(created) self._copied = 1
print id(self), "init", created def __getinitargs__(self):
print id(self), "getinitargs", self.created return (self.created,)
def __getstate__(self):
print id(self), "getstate", self.created return {'_copied': self._copied}
def __setstate__(self, dict):
print id(self), "setstate", dict self._copied = dict['_copied'] + 1
def __repr__(self):
return "%s obj: %s %s %s" % (id(self), self._copied, self.created, self.created_gmtime)
a = CC()
print a
b = copy.deepcopy(a) print b
В результате будет получено
1075715052 init 1102751640.91
1075715052 obj: 1 1102751640.91 (2004, 12, 11, 7, 54, 0, 5, 346, 0) 1075715052 getinitargs 1102751640.91
1075729452 init 1102751640.91
1075715052 getstate 1102751640.91
1075729452 setstate {'copied': 1}
1075729452 obj: 2 1102751640.91 (2004, 12, 11, 7, 54, 0, 5, 346, 0)
Состояние объекта состоит из трех атрибутов:created,created_gmtime,copied.Первый из этих атрибутов может быть восстановлен передачей параметра конструктору.Второй-вычислен в конструкторе на основе первого.А вот третий не входит в интерфейс класса и может быть передан только через механизм getstate/setstate.Причем,по смыслу этого атрибута при каждом копировании он должен увеличиваться на единицу(хотя в разных случаях атрибут может требовать других действий или не требовать их вообще).Следует включить отладочные операторы вывода,чтобы отследить последовательность вызовов методов при копировании.
Механизм getstate/setstate позволяет передавать при копировании только то,что нужно для воссоздания объекта,тогда как атрибут __dict__ может содержать много лишнего.Более того,__dict__ может содержать объекты,которые просто так сериализации не поддаются,и поэтому getstate/setstate-единственная возможность обойти подобные ограничения.
Примечание:
Следует заметить,что сериализация функций и классов-лишь кажущаяся:на принимающей стороне должны быть определения функций и классов,передаются же только их имена и принадлежность модулям.
Для хранения объектов используются не только простейшие механизмы хранения вроде pickle.dump/pickle.load или полки shelve.Сериализованные объектыPythonможно хранить в специализированных хранилищах объектов(например, ZODB)или реляционных базах данных.
Это также касается передачи объектов по сетям передачи данных.Если простейшие объекты(вроде строк или чисел)можно передавать напрямую черезHTTP, XML-RPC, SOAPи т.д.,где они имеют собственный тип,то произвольные объекты необходимо консервировать на передающей стороне и расконсервировать на принимающей.
|
