python魔法函数解析,python 魔法函数-成都快上网建站

python魔法函数解析,python 魔法函数

_是什么意思

__init__属于魔法函数的一种,让我们来看一下它的前世今生吧。后面介绍了其他的魔法函数:__ str__()、__ new__()、__ unicode__()、__ call__()、__ len__()、__repr__()等等

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所谓魔法函数(Magic Methods),是Python的一种高级语法,允许你在类中自定义函数(函数名格式一般为__xx__),并绑定到类的特殊方法中。比如在类A中自定义__str__()函数,则在调用str(A())时,会自动调用__str__()函数,并返回相应的结果。在我们平时的使用中,可能经常使用__init__函数(构造函数)和__del__函数(析构函数),其实这也是魔法函数的一种。

Python中以双下划线(__xx__)开始和结束的函数(不可自己定义)为魔法函数。

调用类实例化的对象的方法时自动调用魔法函数。

在自己定义的类中,可以实现之前的内置函数。

python魔法方法是什么

魔方方法是Python的内置方法,无需主动调用,主要目的就是为了给Python的解释器进行调用,而且每个魔方方法都有一个对应的内置函数或运算符,接下来我们来看看具体的介绍。

魔法方法就是可以给你的类增加魔力的特殊方法,如果你的对象实现(重载)了这些方法中的某一个, 那么这个方法就会在特殊的情况下被Python所调用,你可以定义自己想要的行为,而这一切都是自动发 生的,它们经常是两个下划线包围来命名的(比如 __init___ , __len__ ),Python的魔法方法是非常强大的所以了解其使用方法也变得尤为重要!

__init__ 构造器,当一个实例被创建的时候初始化的方法,但是它并不是实例化调用的第一个方法。

__new__ 才是实例化对象调用的第一个方法,它只取下cls参数,并把其他参数传给 __init___。

___new__ 很少使用,但是也有它适合的场景,尤其是当类继承自一个像元祖或者字符串这样不经常改变的类型的时候。

__call__ 让一个类的实例像函数一样被调用。

__getitem__ 定义获取容器中指定元素的行为,相当于self[key]。

__getattr__ 定义当用户试图访问一个不存在属性的时候的行为。

__setattr__ 定义当一个属性被设置的时候的行为。

__getattribute___ 定义当一个属性被访问的时候的行为。

python:matplotlib,魔法函数%matplotlib notebook,plot里style='k--o'是什么意思呢?

知乎自己看网页链接:

matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标,还可以通过color、marker和linestyle关键字传入指定的颜色、标记和线型,或者用一个表示颜色、标记和线型的格式字符串替代,两种方法是等效的。格式字符串中color、marker和linestyle可以任意排列,如'ko--','k--o','o--k'

PyTorch-4 nn.DataParallel 数据并行详解

本文源自

在本教程中,我们将学习如何使用多个GPU: DataParallel 的用法.

与PyTorch一起使用GPU非常容易。您可以将模型放在GPU上:

请注意,只要调用 my_tensor.to(device) ,就会在GPU上返回 my_tensor 的新副本,而不是重写 my_tensor 。 您需要将它分配给一个新的tensor,并在GPU上使用该tensor。

在多个GPU上执行前向、后向传播是很自然的。但是,PYTORCH默认只使用一个GPU。 你可以轻松地在多个GPU上运行您的操作,方法是让你的模型使用 DataParallel 并行运行:

这是本教程的核心。我们将在下面更详细地探讨它。 导入 与 参数 ———————-

导入 PyTorch 模块和定义参数

设备

虚拟数据集

制造一个 虚拟的(随机产生) 数据集。你只需要实现 Python 的 魔法函数 getitem :

简单模型

对于演示,我们的模型只获得一个输入,执行一个线性操作,并给出一个输出。 但是,您可以在任何模型(CNN、RNN、Capsule Net等)上使用 DataParallel 。

我们在模型中放置了一个print语句来监视输入和输出张量的大小。 请注意批次0的打印内容。

创建模型和数据并行

这是本教程的核心部分。首先,我们需要创建一个模型实例,并检查我们是否有多个GPU。 如果我们有多个GPU, 我们可以使用 nn.DataParallel 来包装我们的模型。 然后我们可以通过模型 model.to(device) 将我们的模型放在GPU上

运行模型

现在我们可以看到输入和输出张量的大小。

结果

如果您没有GPU或一个GPU,当我们批处理30个输入和30个输出时,模型得到30,输出与预期相同。 但是如果你有多个GPU,那么你可以得到这样的结果。

总结

DataParallel 会自动拆分数据,并将作业订单发送到多个GPU上的多个模型。 在每个模型完成它们的工作之后,DataParallel 在将结果返回给你之前收集和合并结果。

python中的__str__函数作用

__str__方法:总结

在python中方法名如果是__xxxx__()的,那么就有特殊的功能,因此叫做“魔法”方法,当使用print输出对象的时候,只要自己定义了__str__(self)方法,那么就会打印从在这个方法中return的数据

例子1:如:

class Car:

def __init__(self, newWheelNum, newColor):

    self.wheelNum = newWheelNum

    self.color = newColor

def __str__(self):

    msg = "嘿。。。我的颜色是" + self.color + "我有" + int(self.wheelNum) + "个轮胎..."

    return msg

def move(self):

    print('车在跑,目标:夏威夷')

BMW = Car(4, "白色")

print(BMW)

例子2:如:

class Cat:

"""定义了一个Cat类"""

#初始化对象

def __init__(self, new_name, new_age):

    self.name = new_name

    self.age = new_age

def __str__(self):

    return "%s的年龄是:%d"%(self.name, self.age)

#方法

def eat(self):

    print("猫在吃鱼....")

def drink(self):

    print("猫正在喝kele.....")

def introduce(self):

    print("%s的年龄是:%d"%(self.name, self.age))

#创建一个对象

tom = Cat("汤姆", 40)

lanmao = Cat("蓝猫", 10)

print(tom)

print(lanmao)

运行结果:

汤姆的年龄是:40

蓝猫的年龄是:10

Python魔法函数(特殊函数)

Python中如何实现运算符的重载,即实现例如a+b这样的运算符操作呢?

在C++中可以使用 operator 关键字实现运算符的重载。但是在Python中没有类似这样的关键字,所以要实现运算符的重载,就要用到Python的魔法函数。Python魔法函数是以双下划线开头,双下划线结尾的一组函数。我们在类定义中最常用到的 __init__ 函数就是这样一个魔法函数,它在创建类对象时被自动调用。

下面我们来看个简单的例子。

上述代码示例了几个魔法函数的用法。 __add__ 函数对应了二元运算符+,当执行a+b语句时,python就会自动调用a. add (b)。 对于上述例子中的v1+v2+v3,则相当于调用了(v1. add(v2)). add(v3)。

代码中还有一个在Python类定义经常使用的 __str__ 函数,当使用 str() 时会被调用。print函数对传入的参数都调用了str()将其转换成易读的字符串形式,便于打印输出,因而会调用类定义的__str__函数打出自定义的字符串。

代码中还有一个特殊的 __call__ 函数,该函数在将对象采用函数调用方式使用时被调用, 例如v1()相当于v1. call ()。

以上就是魔法函数的基本使用方法。常见的魔法函数我们可以使用 dir() 函数来查看。

输出结果为:

上述结果中形式为‘__函数名__’的函数为魔法函数,注意有些对象也是这种形式,例如__class__, __module__等, 这些不是魔法函数。具体的魔法函数说明可以参考Python官方说明文档。

以上代码在Python3.6运行通过.


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