python使用魔法函数__getitem__实现字典和列表式访问自定义类型
起因想起C++可以实现运算符重载,以实现以数组的方式([])访问我们的类.
我想要实现一个类,可以同时用类似于字典和
就想到python能不能实现这个结果,而且显然是可以的,不然numpy是怎么实现属于本身的数组的?
# 期望实现效果
class myclass:
pass
c = myclass()
# 像这样使用[]访问我们自己的类
print(c)经过
如许进行测试
class C(object):
def __getitem__(self, val):
print(val)
c = C()
print(c)
print(c)
print(c)发现几种比较常用的访问方式:
[*]int
[*]slice
[*]tuple
也就是我们在用[]进行访问的时间实际上对应地传入的是这几种类型.
那么我们只需要在__getitem__里对类型进行判断进行差别的处理惩罚即可:
class C(object):
def __getitem__(self, val):
if isinstance(val,slice):
pass
elif isinstance(val,int):
pass
elif isinstance(val,tuple):
pass
elif isinstance(val,str):
pass那么前三种分支就是以列表式索引访问,末了一种则是用字典式访问.
本身定义好类型的数据结构就可以愉快地进行访问了.
numpy支持的索引方式
来自于:\numpy\__init__.pyi:
@overload
def __getitem__(self, key: (
NDArray]
| NDArray
| tuple] | NDArray, ...]
)) -> ndarray: ...
@overload
def __getitem__(self, key: SupportsIndex | tuple) -> Any: ...
@overload
def __getitem__(self, key: (
None
| slice
| ellipsis
| SupportsIndex
| _ArrayLikeInt_co
| tuple
)) -> ndarray: ...
@overload
def __getitem__(self: NDArray, key: str) -> NDArray: ...
@overload
def __getitem__(self: NDArray, key: list) -> ndarray]: ...
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