Python中的数据类型是否与C ++中的结构相似?我喜欢结构特征myStruct.someName
。我知道类有这个,但我不想每次为某些数据需要一个“容器”时编写一个类。
答案 0 :(得分:31)
为什么不呢?课程很好。
如果要保存一些内存,可能还需要使用__slots__
,因此对象没有__dict__
。有关详细信息,请参阅http://docs.python.org/reference/datamodel.html#slots;有关有用信息,请参见Usage of __slots__?。
例如,只包含两个值(a
和b
)的类可能如下所示:
class AB(object):
__slots__ = ('a', 'b')
如果你真的想要一个dict但obj.item
访问而不是obj['item']
,你可以继承dict并实现__getattr__
和__setattr__
,就像__getitem__
一样和__setitem__
。
答案 1 :(得分:14)
除了dict类型之外,还有一个namedtuple类型,其行为有点像结构。
MyStruct = namedtuple('MyStruct', ['someName', 'anotherName'])
aStruct = MyStruct('aValue', 'anotherValue')
print aStruct.someName, aStruct.anotherName
答案 2 :(得分:6)
请注意,在C ++中,类和结构之间的唯一区别是类的元素默认是私有的,继承也是如此。以下是等效的:
class D : public B {
public:
...
};
struct D {
...
};
在Python中,如果要使用点运算符来访问元素,最有必要使用类。事实上,它更容易,因为您只需初始化您当前想要的成员,并可以在以后添加/删除成员。因此,以下方法可行:
class D(object):
pass
然后,您可以根据需要添加任意数量的成员。
答案 3 :(得分:5)
dataclass
is now built-in to Python as of Python 3.7!
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class EZClass:
name: str='default'
qty: int
Test:
classy = EZClass('cars', 3)
print(classy)
Output:
EZClass(name='cars', qty=3)
Besides for the automatic initialization and __repr__
methods which it generates, it also automatically creates an __eq__
method to make it simple and intuitive to compare two instances of the class.
See PEP 557.
Backported to Python 3.6 using the dataclasses package.
答案 4 :(得分:4)
您可以随时采用动态方法:
class foo(object):
def __init__(self,**kwargs):
self.__dict__.update(kwargs)
这将使用与dict传递相同的方法创建一个类:
bar = foo(bill="yo",heather="hi",sam="piss off")
在bar
上留下以下完全有效的来电:
bar.bill
>> "yo"
bar.heater
>> "hi"
你明白了......
答案 5 :(得分:3)
尝试使用dict
。
这是一个简单的演示。
>>> something = {}
>>> something['x'] = 42
>>> something['y'] = 'cheese'
>>> something
{'y': 'cheese', 'x': 42}
>>> something['x']
42
>>> something['y']
'cheese'
答案 6 :(得分:2)
我相信你正在寻找dict
。
d = dict({
'name': 'myname',
'val': 'myval'
})
print d
print d['name']
答案 7 :(得分:1)
这可能会让这个想法有点过分,但这是一种创造"结构"使用类似于C ++结构的语法,它也进行某些类型检查。首先,这是一个使用它的例子:
>>> MyStruct = Struct({
... 'i': int,
... 's': str,
... 'x': float,
... }, 'MyStruct')
>>> print(MyStruct)
MyStruct {
i: int,
s: str,
x: float,
}
>>> instance = MyStruct(i=1, s='s', x=1.0)
>>> print(instance)
MyStruct(i: 1, s: 's', x: 1.0)
以下是实施方案。它是__slots__
想法的变体,其中带有插槽的类(即" struct"类型)是动态生成的。这当然可以通过各种方式充实,但这只是一个概念证明。
class Struct:
class StructInstance:
__slots__ = ()
def __str__(self):
values = []
for name in self.__slots__:
value = getattr(self, name)
values.append('{name}: {value!r}'.format(name=name, value=value))
type_name = self.__class__.__name__
values = ', '.join(values)
return '{type_name}({values})'.format(type_name=type_name, values=values)
def __init__(self, fields, name=None):
for field_name, field_type in fields.items():
assert isinstance(field_name, str), 'Expected str for field name'
assert isinstance(field_type, type), 'Expected type for field type'
self.fields = fields
self.name = name or 'Struct'
self.type = type(
self.name, (self.StructInstance,), {'__slots__': tuple(fields)})
def __call__(self, **values):
instance = self.type()
for name in instance.__slots__:
value = values[name]
expected_type = self.fields[name]
assert isinstance(value, expected_type), 'Expected %s for %s' % (expected_type, name)
setattr(instance, name, value)
return instance
def __str__(self):
fields = [' {n}: {t.__name__},'.format(n=n, t=t) for n, t in self.fields.items()]
return '{name} {{\n{fields}\n}}'.format(name=self.name, fields='\n'.join(fields))