Telegram Group & Telegram Channel
Многие Python-классы начинаются с похожего шаблона: простой конструктор, тривиальный __repr__ и прочие подобные вещи:


class Server:
def __init__(self, ip, version=4):
self.ip = ip
self._version = version

def __repr__(self):
return '{klass}("{ip!r}", {version!r})'.format(
klass=type(self).__name__,
ip=self.ip,
version=self._version,
)


Один из способов упростить такую рутину — использовать популярный пакет attrs, который автоматически генерирует множество стандартных методов на основе нескольких деклараций:


class Server:
ip = attrib()
_version = attrib(default=4)

server = Server(ip='192.168.0.0.1', version=4)


Этот подход не только создаёт конструктор (__init__) и представление (__repr__), но и полный набор методов сравнения (__eq__, __lt__ и т. д.).

Кроме того, в Python 3.7 появилась стандартная альтернатива — data classes (датаклассы), которые решают ту же задачу (и даже больше). Они используют аннотации переменных — ещё одну относительно новую функцию Python. Вот пример:


@dataclass
class InventoryItem:
name: str
unit_price: float
quantity_on_hand: int = 0

def total_cost(self) -> float:
return self.unit_price * self.quantity_on_hand


Таким образом, dataclass тоже автоматически создаёт __init__, __repr__, методы сравнения и многое другое, основываясь лишь на аннотациях типов.

👉@BookPython



tg-me.com/BookPython/3664
Create:
Last Update:

Многие Python-классы начинаются с похожего шаблона: простой конструктор, тривиальный __repr__ и прочие подобные вещи:


class Server:
def __init__(self, ip, version=4):
self.ip = ip
self._version = version

def __repr__(self):
return '{klass}("{ip!r}", {version!r})'.format(
klass=type(self).__name__,
ip=self.ip,
version=self._version,
)


Один из способов упростить такую рутину — использовать популярный пакет attrs, который автоматически генерирует множество стандартных методов на основе нескольких деклараций:


class Server:
ip = attrib()
_version = attrib(default=4)

server = Server(ip='192.168.0.0.1', version=4)


Этот подход не только создаёт конструктор (__init__) и представление (__repr__), но и полный набор методов сравнения (__eq__, __lt__ и т. д.).

Кроме того, в Python 3.7 появилась стандартная альтернатива — data classes (датаклассы), которые решают ту же задачу (и даже больше). Они используют аннотации переменных — ещё одну относительно новую функцию Python. Вот пример:


@dataclass
class InventoryItem:
name: str
unit_price: float
quantity_on_hand: int = 0

def total_cost(self) -> float:
return self.unit_price * self.quantity_on_hand


Таким образом, dataclass тоже автоматически создаёт __init__, __repr__, методы сравнения и многое другое, основываясь лишь на аннотациях типов.

👉@BookPython

BY Библиотека Python разработчика | Книги по питону


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/BookPython/3664

View MORE
Open in Telegram


Библиотека Python разработчика | Книги по питону Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Библиотека Python разработчика | Книги по питону from pl


Telegram Библиотека Python разработчика | Книги по питону
FROM USA