网站建设 甘肃,让别人做网站需要注意什么,公司内账管理系统,网站建设维护预算functional.partial__slots____new__中的cls, /是什么意思#xff1f;functools.partial这个partial类有什么作用类中没有__init__函数Python 内置的 functools.partial 类的实现。这个类可以用来创建一个新的函数对象#xff0c;该对象是对一个原有函数的参数进行了部分应用…
functional.partial__slots____new__中的cls, /是什么意思functools.partial这个partial类有什么作用类中没有__init__函数Python 内置的 functools.partial 类的实现。这个类可以用来创建一个新的函数对象该对象是对一个原有函数的参数进行了部分应用后得到的。这个类的
slots 属性指定了该类的实例可以拥有的属性包括 func、args、keywords、
dict 和
weakref。其中func 属性表示被部分应用的原有函数args 属性表示被部分应用的参数作为元组keywords 属性表示被部分应用的关键字参数作为字典。
dict 和
weakref 属性是 Python 对象所具有的一些默认属性。这个类的 new() 方法用于创建新的对象它接受一个原有函数 func 和一些参数和关键字参数返回一个新的部分应用后的函数对象。
这个类的 call() 方法用于调用被部分应用后的函数接受一些新的参数和关键字参数将它们与之前的部分应用参数合并后调用原有函数。
这个类的 repr() 方法用于返回一个对象的字符串表示形式它将对象的类名、被部分应用的函数、部分应用的参数和关键字参数拼接起来作为字符串返回。
这个类的 reduce() 方法和 setstate() 方法用于将一个对象序列化为字节流并恢复成对象。
slots
__slots__是 Python 中的一个特殊属性它可以用于限制一个类的实例能够拥有的属性或者说实例属性的名称。在定义一个类时Python 会自动为该类的每个实例分配一个字典来存储实例的属性。这个字典可以无限制地添加任意的属性这在某些情况下可能会导致不必要的内存开销和运行速度的下降。而 slots 属性可以用来控制实例可以拥有的属性名称从而限制了实例属性的数量和名称。这样可以节省内存提高运行速度。 下面是一个使用 slots 的例子其中 partial 类只允许具有 func、args、keywords, _dict_, _weakref_ 这三个属性的实例.
需要注意的是使用 slots 后会禁用 Python 的一些特性例如动态添加属性和使用 _dict_ 属性。因此只有在对内存使用和性能有非常高要求的情况下才需要使用它。
__new__中的cls, /是什么意思
cls is a conventional name for the class object that is passed to the new method when it is called to create a new instance of a class. It is used here to reference the partial class object.
The / syntax in the argument list indicates that all arguments before it must be passed positionally (without using keywords). In this case, func must be passed positionally, while args and keywords can be passed either positionally or using keywords. cls是类对象的常规名称当调用__new__方法创建类的新实例时该类对象被传递给__new__方法。这里使用它来引用partial类对象。
参数列表中的 / 语法表示它之前的所有参数必须按位置传递(不使用关键字)。在这种情况下func必须按位置传递而args和关键字可以按位置传递也可以使用关键字传递。
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### partial() argument application
################################################################################# Purely functional, no descriptor behaviour
class partial:New function with partial application of the given argumentsand keywords.__slots__ func, args, keywords, __dict__, __weakref__def __new__(cls, func, /, *args, **keywords):if not callable(func):raise TypeError(the first argument must be callable)if hasattr(func, func):args func.args argskeywords {**func.keywords, **keywords}func func.funcself super(partial, cls).__new__(cls)self.func funcself.args argsself.keywords keywordsreturn selfdef __call__(self, /, *args, **keywords):keywords {**self.keywords, **keywords}return self.func(*self.args, *args, **keywords)recursive_repr()def __repr__(self):qualname type(self).__qualname__args [repr(self.func)]args.extend(repr(x) for x in self.args)args.extend(f{k}{v!r} for (k, v) in self.keywords.items())if type(self).__module__ functools:return ffunctools.{qualname}({, .join(args)})return f{qualname}({, .join(args)})def __reduce__(self):return type(self), (self.func,), (self.func, self.args,self.keywords or None, self.__dict__ or None)def __setstate__(self, state):if not isinstance(state, tuple):raise TypeError(argument to __setstate__ must be a tuple)if len(state) ! 4:raise TypeError(fexpected 4 items in state, got {len(state)})func, args, kwds, namespace stateif (not callable(func) or not isinstance(args, tuple) or(kwds is not None and not isinstance(kwds, dict)) or(namespace is not None and not isinstance(namespace, dict))):raise TypeError(invalid partial state)args tuple(args) # just in case its a subclassif kwds is None:kwds {}elif type(kwds) is not dict: # XXX does it need to be *exactly* dict?kwds dict(kwds)if namespace is None:namespace {}self.__dict__ namespaceself.func funcself.args argsself.keywords kwdstry:from _functools import partial
except ImportError:passfunctools.partial
在Python中使用类functools.partial创建一个可调用的部分函数对象该对象包含了一个原始函数和其部分参数。
在你的代码中compute_losses变量被赋值为一个部分函数对象其中self.diffusion.training_losses是原始函数self.ddp_model、micro、t是该函数的部分参数model_kwargsmicro_cond是该函数的关键字参数。
在调用compute_losses时该部分函数对象会自动传递部分参数和关键字参数给原始函数从而实现部分调用的功能。具体来说它会调用self.diffusion.training_losses函数并传递部分参数self.ddp_model、micro、t和关键字参数model_kwargsmicro_cond然后返回结果。
在functools.partial类的实现中它重载了__new__方法和__call__方法用于创建部分函数对象和调用原始函数。其中__new__方法创建一个新的部分函数对象并存储原始函数和部分参数__call__方法实际上调用了原始函数传递了部分参数和关键字参数并返回结果。
这个partial类有什么作用
functools.partial是Python标准库functools模块中提供的一个函数它的作用是创建一个部分函数对象这个对象可以用来包装一个函数指定部分参数从而将其转换为另一个函数。
部分函数通常用于简化函数的调用方式特别是在需要反复调用同一个函数但只有部分参数不同的情况下。通过使用functools.partial我们可以把这些共同的部分提取出来创建一个新的部分函数然后只需要传递不同的部分参数即可。
举个例子假设有一个函数add(x, y, z)我们想固定其中的两个参数x和y然后再传递一个不同的参数z进行多次调用。我们可以使用functools.partial来创建一个部分函数对象
import functoolsdef add(x, y, z):return x y zadd_1_2 functools.partial(add, 1, 2)
# 等价于def add_1_2(z): return add(1, 2, z)print(add_1_2(3)) # 输出6
print(add_1_2(4)) # 输出7在上面的代码中我们使用functools.partial创建了一个名为add_1_2的部分函数对象它绑定了add函数和部分参数1和2。这样当我们调用add_1_2时实际上是调用了add(1, 2, z)其中z为传递进来的参数。
总之functools.partial是一个非常方便的工具它可以帮助我们简化函数调用的方式并提高代码的可读性和可维护性。
类中没有__init__函数
如果在Python的class中没有定义__init__函数那么Python会在实例化对象时自动调用默认的构造函数__init__该函数不会执行任何操作也不会接受任何参数。
但是如果你需要进行实例化初始化的操作你可以定义其他函数如__new__或__call__或者重载__init__函数的父类object中的__init__方法来进行初始化操作。
例如你可以在类中定义__new__方法来进行实例化初始化操作
class MyClass:def __new__(cls, *args, **kwargs):# 实例化初始化操作instance super().__new__(cls)# 进行其他初始化操作return instance或者你可以在类中重载__init__方法如下所示
class MyClass:def __init__(self):# 实例化初始化操作pass
