|
Функция methodcaller() модуля operatorКурс по стандартной библиотеке: https://stepik.org/a/259466?utm_source=proproprogs Последняя функция модуля operator, которую мы рассмотрим – это функция methodcaller(). Она полезна в ситуациях, когда нужно вызывать метод объекта динамически множество раз. Давайте рассмотрим работу methodcaller на конкретном примере. Пусть у нас имеется класс Rectangle для описания прямоугольников: class Rectangle: def __init__(self, width, height): self.width = width self.height = height def get_area(self): return self.width * self.height def get_area_factor(self, factor): return self.width * self.height * factor def __repr__(self): return f"{self.width, self.height}: area = {self.get_area()}" И создается список из таких объектов: figs = [Rectangle(10, 20), Rectangle(3, 5), Rectangle(7, 4)] Допустим, что нам требуется вызвать метод get_area() каждого из этих объектов. Для этого создадим объект специального вида путем вызова methodcaller: get_rect_area = op.methodcaller("get_area") который позволяет вызывать метод "get_area" любого объекта, в котором такой метод присутствует. Например: area = get_rect_area(figs[0]) print(area) # 200 Запись вида get_rect_area(figs[0]) эквивалентна записи: res = figs[0].get_area() # то же, что и get_rect_area(figs[0]) То есть объект get_rect_area при вызове того или иного метода в его первый параметр self передает указанный объект. Обратите внимание, что если вместо methodcaller прописать attrgetter: get_rect_area = op.attrgetter("get_area") то автоматического вызова метода происходить не будет и в консоли появится сообщение: <bound method Rectangle.get_area of (10, 20): area = 200> В этом случае дополнительно нужно прописать круглые скобки для вызова метода: print(area()) # 200 Давайте вернем methodcaller и воспользуемся get_rect_area для множественного вызова метода get_area. Сделать это можно, используя функцию map(): res = list(map(get_rect_area, figs)) print(res) # [200, 15, 28] Конечно, того же результата можно было бы добиться, используя лямбда-функцию: res = list(map(lambda obj: obj.get_area(), figs)) Но такая конструкция работает несколько медленнее предыдущего варианта. Именно в этом одно из преимуществ использования функции methodcaller(). Применение methodcaller для вызова методов с параметрамиПри создании объектов вызываемых методов дополнительно можно указывать аргументы, которые будут автоматически передаваться в соответствующие параметры. Например, в классе Rectangle имеется метод get_area_factor с параметром factor. Создадим вызываемый объект для него следующим образом: get_rect_area2 = op.methodcaller("get_area_factor", 2) В этом случае, при вызове get_rect_area2 в параметр factor будет передаваться значение 2. Получим: area = get_rect_area2(figs[0]) print(area) # 400 = 200 * factor По аналогии можно формировать значения аргументов для множества параметров. Использование methodcaller при сортировке объектовВ заключение рассмотрим практический пример использования methodcaller. Предположим, нужно отсортировать объекты списка figs по возрастанию площадей: figs = [Rectangle(10, 20), Rectangle(3, 5), Rectangle(7, 4)] Для этого сформируем объект вызываемого метода: get_rect_area = op.methodcaller("get_area") и укажем его в параметре key метода sort(): figs.sort(key=get_rect_area) print(figs) В консоли увидим результат: [(3, 5): area = 15, (7, 4): area = 28, (10, 20): area = 200] И такой подход бывает удобнее использования лямбда-функции: figs.sort(key=lambda obj: obj.get_area()) особенно при обработке больших коллекций из объектов. Таким образом, methodcaller() представляет собой эффективный инструмент для быстрого вызова методов объектов, который широко применяется в обработке больших объемов данных и совместим с различными высокоуровневыми функциями Python, такими как, map(), filter(), sorted() и т. п. Курс по стандартной библиотеке: https://stepik.org/a/259466?utm_source=proproprogs Видео по теме |
