これは、私の@pythonetcフィードからのPythonのヒントとプログラミングの6番目のコレクションです。
以前の選択：
非定型デコレータ
関数デコレータは新しい関数のみを返す必要はなく、他の値を返すことができます。
def call(*args, **kwargs): def decorator(func): return func(*args, **kwargs) return decorator @call(15) def sqr_15(x): return x * x assert sqr_15 == 225
これは、再定義可能なメソッドを1つだけ持つ単純なクラスを作成するのに役立ちます。
from abc import ABCMeta, abstractmethod class BinaryOperation(metaclass=ABCMeta): def __init__(self, left, right): self._left = left self._right = right def __repr__(self): klass = type(self).__name__ left = self._left right = self._right return f'{klass}({left}, {right})' @abstractmethod def do(self): pass @classmethod def make(cls, do_function): return type( do_function.__name__, (BinaryOperation,), dict(do=do_function), ) class Addition(BinaryOperation): def do(self): return self._left + self._right @BinaryOperation.make def Subtraction(self): return self._left - self._right
__length_hint__
PEP 424を使用すると、特定のサイズを持たないジェネレーターやその他の反復可能オブジェクトが、おおよその長さを返すことができます。 たとえば、このジェネレーターはおそらく約50個の要素を返します。
(x for x in range(100) if random() > 0.5)
反復可能な何かを記述し、おおよその長さを返したい場合は、
__length_hint__メソッドを定義します。 正確な長さがわかっている場合は、
__len__を使用し
__len__ 。 反復可能なオブジェクトを使用していて、その長さを知りたい場合は、
operator.length_hint使用し
operator.length_hint 。
ジェネレーターで
in演算子はジェネレーターで使用できます：
x in g 。 この場合、Pythonは
xか
g終了するまで
gを反復処理します。
>>> def g(): ... print(1) ... yield 1 ... print(2) ... yield 2 ... print(3) ... yield 3 ... >>> 2 in g() 1 2 True
ただし、
range()はわずかに優れています。 魔法のオーバーライドされたメソッド
__contains__ 、そのおかげで
inの計算の複雑さはO（1）に等しくなります。
In [1]: %timeit 10**20 in range(10**30) 375 ns ± 10.7 ns per loop
これは、Python 2の
xrange()関数では機能しないことに注意してください。
演算子+ =および+
Pythonには、2つの異なる演算子
+=と
+ます。
__iadd__および
__add__メソッドは、それぞれその動作を担当します。
class A: def __init__(self, x): self.x = x def __iadd__(self, another): self.x += another.x return self def __add__(self, another): return type(self)(self.x + another.x)
__iadd__定義されていない場合、
a += bは
a = a + bます。
+=と
+のセマンティックの違いは、最初のオブジェクトがオブジェクトを変更し、2番目のオブジェクトが新しいオブジェクトを作成することです。
>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a >>> a += [4] >>> a [1, 2, 3, 4] >>> b [1, 2, 3, 4] >>> a = a + [5] >>> a [1, 2, 3, 4, 5] >>> b [1, 2, 3, 4]
クラスの属性としての機能
関数をクラス属性として保存することはできません。インスタンスを介してアクセスすると、関数に自動的に変換されるためです。
>>> class A: ... CALLBACK = lambda x: x ** x ... >>> A.CALLBACK <function A.<lambda> at 0x7f68b01ab6a8> >>> A().CALLBACK <bound method A.<lambda> of <__main__.A object at 0x7f68b01aea20>> >>> A().CALLBACK(4) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: <lambda>() takes 1 positional argument but 2 were given
関数を簡単な記述子でチートおよびラップできます。
>>> class FunctionHolder: ... def __init__(self, f): ... self._f = f ... def __get__(self, obj, objtype): ... return self._f ... >>> class A: ... CALLBACK = FunctionHolder(lambda x: x ** x) ... >>> A().CALLBACK <function A.<lambda> at 0x7f68b01ab950>
属性の代わりにクラスメソッドを使用して、状況から抜け出すこともできます。
class A: @classmethod def _get_callback(cls): return lambda x: x ** x