from dataclass import dataclass, field @dataclass(order=True) # 全局开启排序支持 class Person: name: str age: int = field(compare=False) # 不参与排序比较 id: int = field(init=False, default_factory=lambda: id(self)) # 不参与初始化,但参与比较 p1 = Person('Alice', 30) p2 = Person...
@dataclass class CustomFieldName: x: float = field(default=0.0, metadata={"name": "custom_x"}) y: float = field(default=0.0, metadata={"name": "custom_y"})#为属性提供默认值和元数据。元数据是一个字典,可以存储有关属性的附加信息。 # 创建一个CustomFieldName对象 custom_obj = CustomFiel...
def __init__(): self.x = None self.y = None 每次定义数据类都要加个self,那么就应该发明一个数据类。 选择元类实现是一个不错的选择。 #-*- coding: utf-8 -*-#@Author : ydf#@Time : 2019/6/12 17:25importcopyimportjsonfromapp.utils_ydfimportsimple_loggerclassDataMetaclass(type):def__...
自动生成__init__、__repr__等方法 类型注解强制要求 灵活默认值设置 不可变实例支持 继承体系完整支持 安全处理可变默认值 ️ 六大核心特性深度解析 1. 定义数据类:告别样板代码 现代Python项目案例 2024最佳实践: 使用@dataclass(slots=True)提升属性访问速度 结合typing.Annotated添加元数据 2. 类型注解:不只是...
Custom classes: Class instance: I/O objects: Internal types:Code objects: Frame objects: Traceback objects: Slice objects: Static method objects: Class method objects: 参考:3. Data model - Python 3.9.1 (2)类==对象 定义某个类的一个对象,可以用如下语句: ...
函数化与模块化设计将重复逻辑(如数据清洗、文件读写)封装为工具函数,通过import跨脚本复用;使用__init__.py组织模块结构,规范参数校验(如def process_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:)。 异常处理与日志系统构建多层异常捕获(requests.HTTPError/FileNotFoundError),配合logging模块记录错误堆栈(含时间戳...
@dataclass class MeatFiber: """表示肉纤维的数据结构""" length: float # 纤维长度(mm) thickness: float # 纤维粗细(mm) moisture: float # 含水量(%) class MeatFlossMaker: def __init__(self): self.fibers = [] self.seasonings = { ...
subpackage/__init__.py submodule.py 在module1.py中定义一些函数: # module1.py deffunc1():print("This is func1 in module1") 在submodule.py中定义另一个函数: # submodule.py defsubfunc():print("This is subfunc in submodule")
All attrs classes and dataclasses with the usual __init__, if their complex attributes have type metadata. Unions of supported attrs classes, given that all of the classes have a unique field. Unions of anything, if you provide a disambiguation function for it. Custom converters for any type...
requests 库是用来在Python中发出标准的HTTP请求。它将请求背后的复杂性抽象成一个漂亮,简单的API,以便你可以专注于与服务交互和在应用程序中使用数据。 在本文中,你将看到requests提供的一些有用的功能,以及如何针对你可能遇到的不同情况来自定义和优化这些功能。你还将学习如何有效的使用requests,以及如何防止对外部服...