python类中的循环引用

Question

我对以下设计有疑问。我正在寻找以下循环参考问题的矢量化解决方案。 Value（由 func1 计算）使用来自number（由 func2 计算）的内容，number 之后增加了Value，所有内容都将通过 build() 在数据框中生成。

class test(object):
    def __init__(self, bool, start=100):
        self.start = start
        self.bool = bool
        self.value = self.func1()
        self.number = self.func2()

    def func1(self):
        if bool==True:
            value =  **`here value from func2`**/ 2
        else:
            value = 0
        return value

    def func2(self):
        number =  start + self.value 
        return number

    def build(self):
        df = pd.DataFrame()

        df['bool'] = self.bool
        df['value']= self.value
        df['number'] = self.number 

所以最后数据框应该是这样的：

bool = pd.Series([False, True, False, True, False,.....])

           bool       value      number  
Index 
  0        False        0         100
  1        True        50         100
  2        False        0         150
  3        True        75         150
  4        False        0         225

我的问题是：如何在不迭代的情况下使用 value 和 number 的类和单独的方法创建它？问题是value 依赖于number，反之亦然（循环引用）。 编辑：虽然这里没有以这种方式建模，但该数字可能是一个现金账户，并根据账户规模对可以购买的一定数量的股票进行估值。然后，帐户大小会根据股票发生的情况增加/减少。主要困难如何定义用于number（帐户）的公式。您有一个起始值，但随后需要根据未来增加。但如果你这样写：

   number = start + self.value ((which are the proceeds/results      of other columns))

它在第一行不起作用，因为self.value 尚不存在。因此我使用了循环引用这个术语。

Answer 1

根据您的描述，我认为您正在尝试实现某种“动态”构造列表的类。虽然我认为最好将任务分成两个：一个是形成DataFrame；另一个是DataFrame。第二个是update它。

下面是我基于Bool 数组和值形成DataFrame 的类的实现。

class test(object):
    def __init__(self, _bool, v, start=100):
        self._bool = _bool
        self.v = v
        self.df = pd.DataFrame()
        self.vout = []
        self.start = start
        self.contruct()

    def contruct(self):
        i=0
        for b in self._bool:
            if b:
                self.vout.append(self.v[i])
                i += 1
            else:
                self.vout.append(0)

    def build(self):
        self.df['bool']=self._bool
        self.df['value']= self.vout
        self.df['sum'] = self.df['value'].cumsum() + self.start
        return self.df


_bool = pd.Series([False, True, False, True, False])
_v = [50, 75]

a = test(_bool, _v)
df= a.build()

print df

Out[48]:
    bool  value  sum
0  False      0  100
1   True     50  150
2  False      0  150
3   True     75  225
4  False      0  225

仅供参考，当你定义属性时，你不应该使用bool，因为它是 python 反向命名空间，会导致解释器以及阅读你代码的人混淆。