Question

行。我正在建立一个模型，描述一些管理决策对森林的影响。每个林都是林类的一个实例，您可以在下面看到简化版本：

class forest():
     instancelist = [] # a list of all the forest instances so I can run functions on all of them at once

     growth_rate = 2 #very simple rate of growth (not realistic!)
     felling_year = 50 #all forest areas are felled at age 50

     def __init__(self, x=0, y=0,age=0,size=0): 
         self.instancelist.append(self) # add the forest area to the instance list
         self.x = x # x coordinate
         self.y = y # y coordinate
         self.age = age # age, not all forests are planted on bare sites, - we have some pre-existing ones to consider.
         self.size = size # very rough - but this is an indicator of the physical volume of timber (not area)

我现在可以生成一个林对象，例如：

f = forest(1,1,20,40)

所以，我遇到的困难是我需要生成一些森林块（所以我们看到效果在更广泛的区域）。要做到这一点，我需要创建很多领域。

如果我没有指定任何属性，我可以轻松地做到这一点：

forests = [forest() for x in range(20)]

但我无法看到如何生成大量具有独特属性的区域，而无需通过手动指定它们。是否有一种方法可以用于从其他来源（列表，元组，csv等）提供数据并使用它来构建不同对象的清单？

很抱歉，如果这是一个愚蠢的问题（我不时会问他们），但这让我很困惑。

Answer 1

如果您将属性存储在列表列表中，这是一种方法：

class Forest(object):
    def __init__(self, w, x, y, z):
        self.w = w
        self.x = x
        self.y = y
        self.z = z
        return None

properties = [[1, 2, 3, 4],
              [5, 6, 7, 8],
              [9, 10, 11, 12],
              [13, 14, 15, 16],
              [17, 18, 19, 20]]

forests = [Forest(*p) for p in properties]

print(forests[1].x)  # 6

在Python

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