Python中奇怪的类初始化答案

【问题标题】：Strange class initialization in PythonPython中奇怪的类初始化
【发布时间】：2017-01-13 08:03:29
【问题描述】：

在 python 库 pytides 中，我遇到了一种奇怪的方法来初始化一个类（Tide 类及其 initialization ）。我在下面转载了代码的简化版本：

import numpy as np

class Foo(object):
    def __init__(self,x,y):
        self.x = x
        self.y = y

class Foobar(object):
    dtype = np.dtype([('fooObj', object),
                      ('A', float),
                      ('B', float)])

    def __init__(self,model):
        '''model: an ndarray of type Foobar.dtype '''
        self.model = model


# initialize a Foobar object
myFoos = [Foo(4,3),Foo(4,9),Foo(0,2)]
A = [2,3,4]
B = [8,9,0]
model = np.zeros(len(myFoos), dtype = Foobar.dtype)
model['fooObj'] = myFoos     #what is that?!?
model['A'] = A
model['B'] = B
myFoobar = Foobar(model=model)

据我了解，Foobar 中的 dtype 变量是一个全局变量，但我不明白拥有它有什么意义。只是在这里提供一种方便的方式来初始化 Foobar 吗？而且 Foobar 类在构造时需要一个 Foobar.dtype 数组，是不是一种循环调用（应该崩溃）？

【问题讨论】：

Foobar 中的dtype 变量不是全局变量，它是一个类属性，由Foobar 类的所有实例共享。跨度>

标签： python python-3.x oop numpy

【解决方案1】：

Foobar.dtype 是一个类属性。

这是一个附加到类定义的变量，而不是类的单个实例。如果您熟悉其他流行的面向对象语言，这个概念与 Java 和 C# 中的静态变量非常相似。

Python 文档更详细地解释了https://docs.python.org/3/tutorial/classes.html#class-objects

考虑您提供的示例中的类 Foobar：

Foobar 是一个类

myFoobar 是Foobar 的一个实例

让我们假设还有另一个实例：yourFoobar

那么myFoobar 和yourFoobar（以及任何其他实例）可能需要能够访问某些数据（在这种情况下是numpy 数据类型的定义），这对于@ 的所有实例都是相同的987654331@。因此，有一个论点是它应该与类相关联，而不是与每个单独的实例相关联。（不过也有观点认为类属性/静态变量弊大于利：Why are static variables considered evil?）

即避免一种编写方式，您将 Foobar 的每个实例分配给它自己的相同 numpy dtype 定义的实例，例如...

class Foobar(object):
    def __init__(self,model):
        '''model: an ndarray of type self.dtype '''
        self.model = model
        self.dtype = np.dtype([('fooObj', object),
                      ('A', float),
                      ('B', float)])

【讨论】：

谢谢@Richard。我想我对变量（dtype）的名称感到困惑。 Python 文档使其更清晰。

【解决方案2】：

这个初始化并没有什么奇怪的，dtype 拥有 Foobar 在初始化期间接收到的 numpy 数组所需的类型 (model)。它是一个类属性，而不是全局属性，因此它由Foobar 类的所有实例共享。

model 的初始化方式可能看起来很奇怪，但它只是根据指定字段的名称来初始化 model，这可能最好通过在步骤之间打印出 model 来证明：

model['fooObj'] = myFoos
print(model)
array([(<__main__.Foo object at 0x7f125ed93828>, 0.0, 0.0),
       (<__main__.Foo object at 0x7f125ed93940>, 0.0, 0.0),
       (<__main__.Foo object at 0x7f125ed93240>, 0.0, 0.0)], 
      dtype=[('fooObj', 'O'), ('A', '<f8'), ('B', '<f8')])

添加'fooObj' 对象类型的值。而：

model['A'] = A
model['B'] = B

分别添加float 类型'A' 和'B' 的值。

【讨论】：