Как создать свой тип данных python

Типы данных в Python

Ключевое слово null обычно используется во многих языках программирования, таких как Java, C++, C# и JavaScript. Это значение, которое присваивается переменной.

Концепция ключевого слова null в том, что она дает переменной нейтральное или «нулевое» поведение.

А что же в Python?

Числа: целые, вещественные, комплексные

Числа в Python 3: целые, вещественные, комплексные. Работа с числами и операции над ними.

Исключения в python. Конструкция try — except для обработки исключений

Исключения (exceptions) — ещё один тип данных в python. Исключения необходимы для того, чтобы сообщать программисту об ошибках.

Байты (bytes и bytearray)

Байтовые строки в Python — что это такое и с чем это едят? Байтовые строки очень похожи на обычные строки, но с некоторыми отличиями. Попробуем выяснить, с какими.

Файлы. Работа с файлами.

В данной статье мы рассмотрим встроенные средства python для работы с файлами: открытие / закрытие, чтение и запись.

Множества (set и frozenset)

Доброго времени суток! Сегодня я расскажу о работе с множествами в python, операциях над ними и покажу примеры их применения.

Функции и их аргументы

В этой статье я планирую рассказать о функциях, именных и анонимных, инструкциях def, return и lambda, обязательных и необязательных аргументах функции, функциях с произвольным числом аргументов.

Кортежи (tuple)

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как кортежи (tuple) и о том, где они применяются.

Словари (dict) и работа с ними. Методы словарей

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как словари, о работе со словарями, операциях над ними, методах, о генераторах словарей.

Списки (list). Функции и методы списков

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как списки, операциях над ними и методах, о генераторах списков и о применении списков.

• Книги о Python
• GUI (графический интерфейс пользователя)
• Курсы Python
• Модули
• Новости мира Python
• NumPy
• Обработка данных
• Основы программирования
• Примеры программ
• Типы данных в Python
• Видео
• Python для Web
• Работа для Python-программистов

• Сделай свой вклад в развитие сайта!
• Самоучитель Python
• Карта сайта
• Отзывы на книги по Python
• Реклама на сайте

Создание пользовательских типов растров в Python

Растровые типы могут настраиваться и применяться в Python в соответствии с типом растровых данных, которые вы хотите добавить. Растровые типы можно сравнить с набором функций, которые распознают формат структуры метаданных, связанных с вашими данными. Растровый тип также может обрабатывать метаданные, чтобы получать такие сведения, как пути к файлам данных, сведения о пространственной привязке и собственно метаданные (название сенсора, высота солнца, азимут солнца, расстояние до него, дата сбора данных, параметры отражения и излучения).

Кроме обработки и считывания метаданных из файла, растровый тип также задает шаблоны обработки, которые могут применяться к считываемому типу данных. Шаблоны обработки могут объединять различные фрагменты информации из источников для создания более значимых выходных данных, которые лучше подходят для отображения и последующего анализа. Большинство растровых типов, основанных на данных сенсоров, используют шаблон Мультиспектральный в качестве одного из рабочих. В зависимости от типов данных, доступных для продукта, можно задать множество других шаблонов. Например, растровый тип Landsat 8 задает различные шаблоны, такие как Мультиспектральный, Панхроматический, Панхроматическое слияние, Растительность, Перистые облака и Снег/Лед.

Дополнительные сведения о растровых типах ArcGIS, имеющихся в Python, см. в разделе Растровые типы Github.

Свойства растрового типа

• Свойства канала – имя канала, минимальная и максимальная длины волн, поверхностная плотность потока солнечного излучения
• Шаблон обработки – шаблоны растровых функций, содержащие входные данные, функции и значения переменных
• Дополнительные поля – добавляются в набор данных мозаики
• Дополнительные входные данные – дополнительные сведения, необходимые для растрового типа для полного описания источника данных, например, ЦМР, которая должна быть применена к исходному набору данных для ортотрансформации изображения

Реализация пользовательского растрового типа

Подробности реализации растрового типа в модуле Python описаны ниже. растровый тип является слоем, который обеспечивает взаимодействие с приложением по различным аспектам данных. Растровые типы также являются основой для добавления растров в набор данных мозаики с помощью инструмента Добавить растры в набор данных мозаики .

Среда ArcGIS определяет растровый тип с помощью общеизвестного шаблона-фабрики. Фабрика растровых типов содержит коллекцию растровых типов, которая может быть организована по определенному критерию, или это может быть контейнер, содержащий все растровые типы.

• RasterTypeFactory API
• Builder API
• Crawler_API (дополнительно)

Как это работает?

Методика реализации растрового типа в Python является интуитивно понятной. ArcGIS предлагает адаптер растровых типов, который взаимодействует с системой ArcGIS и модулем Python для реализации растрового типа. Адаптер загружает модуль Python и находит RasterTypeFactory для определения растровых типов, использующихся в этом модуле. RasterTypeFactory должен содержать хотя бы одну открытую функцию, getRasterTypesInfo , которая возвращает информацию обо всех растровых типах, входящих в фабрику. Функция getRasterTypesInfo возвращает словарь RasterTypeDefinitions . Затем адаптер извлекает информацию о RasterTypes и обрабатывает растровые типы на основе Python так же, как и любые другие растровые типы, встречающиеся в ArcGIS. Затем среда ArcGIS взаимодействует с растровым типом на основе Python, используя Builder API и Crawler API.

После реализации вашего растрового типа с помощью Python, разместите модуль Python в папке [InstallDirectory]\Resources\Raster\Types .

Среда обработки растровых типов ArcGIS считывает все файлы *.py из этой папки и проверяет, имеются ли в них допустимые растровые типы. Если допустимые растровые типы найдены, они будут добавлены к списку поддерживаемых растровых типов в инструменте Добавить растры в набор данных мозаики .

Дополнительные сведения о реализации растрового типа в модуле Python, см. в разделе Анатомия растрового типа Python.

Связанные разделы

Создание пользовательских типов данных в Python

В программировании на Python есть много случаев, когда может понадобиться больше одной переменной для представления определенного объекта.

Содержание:

• Зачем нужны пользовательские типы данных;
• Определение пользовательского типа данных;
• Инициализация пользовательского типа данных;
• Доступ к полям объекта пользовательского класса данных;
• Пользовательские типы данных и функции;
• Вложенные пользовательские типы данных.

Зачем нужны пользовательские типы данных?

Например, для представления одной книги, в книжном магазине, необходимо указать название книги, год издания, авторов (их может быть несколько), количество экземпляров этой книги, цена за единицу, общую стоимость всех книг или любую другую информацию:

book_title = 'Название книги' book_date = '01-01-2019' book_author = ['Автор 1', 'Автор 2'] book_price = 256 book_num = 9 book_total = book_price * book_num 

Теперь есть шесть отдельных независимых переменных. Если надо будет передавать информацию о книге в какую-то функцию для дальнейшей обработки, то придется передавать каждую переменную по отдельности. Кроме того, если необходимо хранить информацию о какой-то еще книге, то придется дополнительно объявить еще шесть переменных! Такая реализация не очень эффективна и вообще, в итоге можно запутаться.

Python позволяет программистам, с помощью обычных классов, создавать свои собственные пользовательские типы данных, которые предназначены для упорядоченного хранения нестандартных данных. Проще говоря, группируют несколько отдельных переменных разных типов в единое целое.

Определение пользовательского типа данных.

Пользовательские типы данных создаются программистом с использованием синтаксиса класса:

class Book: def __init__(self, title=None, date=None, authors=None, price=0, num=0): self.title = title self.date = date self.price = price self.num = num self.total = self.price * self.num if authors is None: self.authors = [] else: self.authors = authors def __repr__(self): return f'self.__class__.__name__>(title=self.title>, date=self.date>, \ authors=self.authors>, price=self.price>, num=self.num>, total=self.total>)' 

Код выше определяет тип данных Book , для хранения информации о книге в книжном магазине. Но такая запись пользовательского типа данных очень многословна, что совсем не по питонически. Для упрощенного и удобного создания пользовательских типов данных, с версии Python 3.7 введен встроенный модуль dataclasses . Этот модуль использует декоратор @dataclass и несколько вспомогательных функций для упрощенного написания пользовательских типов данных.

Посмотрим, на сколько короче можно записать тип данных Book , представленный выше:

from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Book(): """Тип данных книга""" title: str = None date: str = None authors: list = field(default_factory=list) price: float = 0 num: int = 0 total: float = field(init=False) def __post_init__(self): # инициализация переменной `total` self.total = self.price * self.num 

И это все! Коротко? На самом деле, модуль класса данных dataclasses автоматически добавит сгенерированные специальные методы __init__() и __repr__() . Этот модуль дает очень много дополнительных возможностей и полезных фич при создании собственных типов данных, а вызов функции dataclasses.field() для определенного поля, поможет его кастомизировать под свои нужды. При создании своих типов данных, обязательно используете этот модуль, т.к. он защитит вас от многих распространенных ошибок (например объявления изменчивых типов данных по умолчанию).

Примечание. модуль dataclasses не проверяет, указанный в аннотации тип переменной!

Вернемся к пользовательским типам. И так, объявленный тип содержит шесть переменных:

• title — название книги,
• date — дата выхода книги,
• authors — авторы книги.
• price — стоимость одной книги,
• num — количество книг в магазине,
• total — общая стоимость книг.

Эти переменные называются полями типа данных. Код класса Book — это простое объявление типа. Чтобы использовать тип данных Book() , необходимо просто создать его экземпляр:

>>> book = Book() 

Инициализация пользовательского типа данных.

Инициализация пользовательского типа путем присваивания значений каждому члену по порядку — занятие неблагодарное и довольно громоздкое (особенно, если много полей), поэтому легче инициализировать тип сразу, при создании экземпляра класса данных. Это позволяет инициализировать некоторые или сразу все поля объявленного типа:

# создаем отдельную переменную типа Book, например для книги gold_key >>> gold_key = Book('Золотой ключик', '1989', ['А. Толстой'], 512, 7) >>> gold_key # Book(title='Золотой ключик', date='1989', authors=['А. Толстой'], # price=512, num=7, total=3584) # создаем отдельную переменную типа Book для day_watch >>> day_watch = Book('Дневной Дозор', '2006', ['В. Васильев', 'С. Лукьяненко'], 1024, 9) >>> day_watch # Book(title='Дневной Дозор', date='2006', authors=['В. Васильев', 'С. Лукьяненко'], # price=1024, num=9, total=9216) 

Доступ к полям объекта пользовательского класса данных.

Для того, чтобы получить доступ к отдельным полям типа данных, используется точечная нотация. Например, в коде, приведенном ниже, используется точка для выбора значения каждого поля пользовательского типа данных:

>>> gold_key.title # 'Золотой ключик' >>> gold_key.price # 512 >>> gold_key.authors # ['А. Толстой'] >>> day_watch.title # 'Дневной Дозор' >>> day_watch.date # '2006' >>> day_watch.authors[0] # 'В. Васильев' >>> day_watch.authors # ['В. Васильев', 'С. Лукьяненко'] 

В этом примере, легко определить, какая переменная относится к типу gold_key , а какая к day_watch . Это обеспечивает гораздо более высокий уровень организации, чем в случае с обычными отдельными переменными.

Переменные — поля типа данных работают так же, как и простые переменные, поэтому с ними можно выполнять обычные операции доступные типу данных, к которому они относятся:

# присвоение новых значений >>> gold_key.title = 'Современный золотой ключик' >>> gold_key.title # 'Современный золотой ключик' >>> gold_key.authors.append('Неизвестный соавтор') >>> gold_key.authors # ['А. Толстой', 'Неизвестный соавтор'] >>> gold_key.date = 2021 >>> gold_key # Book(title='Золотой ключик', date=2021, authors=['А. Толстой', 'Неизвестный соавтор'], # price=512, num=7, total=3584) # операции сравнения отдельных полей >>> gold_key.total  day_watch.total # True 

Модуль класса данных dataclasses добавляет возможность сравнения самих типов данных с использованием хэша на основе их местоположения в памяти, как два обычных объекта.

Пользовательские типы данных и функции.

Большим преимуществом использования пользовательских типов данных является возможность передать сразу весь тип в функцию, а не по одной переменной:

from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Book(): """Тип данных книга""" title: str = None date: str = None authors: list = field(default_factory=list) price: float = 0 num: int = 0 total: float = field(init=False) def __post_init__(self): # инициализация переменной `total` self.total = self.price * self.num def print_state_book(book): """Печать сведений о книге""" print(f'Название: book.title>') print('Авторы:') for author in book.authors: print(' '*2, author) print(f'Стоимость книги: book.price:0.2f>') print(f'Количество: book.num>') print(f'Итого: book.total:0.2f>') >>> gold_key = Book('Золотой ключик', '1989', ['А. Толстой'], 512, 7) >>> day_watch = Book('Дневной Дозор', '2006', ['В. Васильев', 'С. Лукьяненко'], 1024, 9) >>> print_state_book(gold_key) # Название: Золотой ключик # Авторы: # А. Толстой # Стоимость книги: 512.00 # Количество: 7 # Итого: 3584.00 >>> print_state_book(day_watch) # Название: Дневной Дозор # Авторы: # В. Васильев # С. Лукьяненко # Стоимость книги: 1024.00 # Количество: 9 # Итого: 9216.00 

Вложенные пользовательские типы данных.

Одни пользовательские типы данных могут создаваться на основе других. Такое поведение хорошо прослеживается на примере с точкой на плоскости и координатами прямоугольника.

from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Point: """Точка на плоскости""" x: int = 0 y: int = 0 @dataclass class Rect: """Прямоугольник на плоскости""" top_left: Point = field(default=Point) bottom_right: Point = field(default=Point) # создаем точки на плоскости >>> point1 = Point(10, 20) >>> point2 = Point(30, 55) # чертим прямоугольник >>> rect = Rect(point1, point2) >>> rect Rect(top_left=Point(x=10, y=20), bottom_right=Point(x=30, y=55)) 

Пользовательские типы данных, так же можно наследовать. Например из точки на плоскости можно создать точку в пространстве, а потом нарисовать прямоугольный параллелепипед.

Примечание: мы не сильны в стереометрии и возможно нужны дополнительные данные для типа RectBox . Этот класс создан чисто в учебных целях, что бы в совокупности проследить наследование пользовательских типов, а также создание одного типа на основе другого.

from dataclasses import dataclass, field @dataclass class Point: """Точка на плоскости""" x: int = 0 y: int = 0 # наследуемся от пользовательского типа `Point` @dataclass class SpacePoint(Point): """Точка в пространстве""" z: int = 0 # создаем тип `RectBox` на # основе типа `SpacePoint` @dataclass class RectBox: """Прямоугольный параллелепипед""" front_top_left: SpacePoint = field(default=SpacePoint) back_bottom_right: SpacePoint = field(default=SpacePoint) # создаем точки в пространстве >>> space_point1 = SpacePoint(10, 20, 10) >>> space_point2 = SpacePoint(30, 55, 80) # рисуем прямоугольный параллелепипед >>> rect_box = RectBox(space_point1, space_point2) >>> rect_box # RectBox(front_top_left=SpacePoint(x=10, y=20, z=10), # back_bottom_right=SpacePoint(x=30, y=55, z=80)) # изменим одну координату >>> rect_box.front_top_left.y = 10 >>> rect_box # RectBox(front_top_left=SpacePoint(x=10, y=10, z=10), # back_bottom_right=SpacePoint(x=30, y=55, z=80)) 

• ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
• Пространство имен и область видимости в классах
• Определение классов
• Объект класса и конструктор класса
• Создание экземпляра класса
• Метод экземпляра класса
• Что такое метод класса и зачем нужен
• Что такое статический метод в классах Python и зачем нужен
• Атрибуты класса и переменные экземпляра класса
• Кэширование методов экземпляра декоратором lru_cache
• Закрытые/приватные методы и переменные класса Python
• Наследование классов
• Множественное наследование классов
• Абстрактные классы
• Перегрузка методов в классе Python
• Что такое миксины и как их использовать
• Класс Python как структура данных, подобная языку C
• Создание пользовательских типов данных
• Специальные (магические) методы класса Python
• Базовая настройка классов Python магическими методами
• Настройка доступа к атрибутам класса Python
• Дескриптор класса для чайников
• Протокол дескриптора класса
• Практический пример дескриптора
• Использование метода .__new__() в классах Python
• Специальный атрибут __slots__ класса Python
• Специальный метод __init_subclass__ класса Python
• Определение метаклассов metaclass
• Эмуляция контейнерных типов в классах Python
• Другие специальные методы класса
• Как Python ищет специальные методы в классах
• Шаблон проектирования Фабрика и его реализация

Как в Python 3 можно создать тип запись?

Имеется в виду аналог типа record в Паскале (последовательность переменных указанного при создании типа, связанных одним общим именем)? Общий вид описания типа record в Паскаль:

var = record :; :; . end; 

Пример использования в коде:

var coord = record x: integer; y: integer; end; begin coord.x:= 5; end. 

Отслеживать
ViktoroUrso
задан 6 фев 2019 в 9:24
ViktoroUrso ViktoroUrso
35 9 9 бронзовых знаков

Не все, кто знаком с питоном, знакомы и с тонкостями паскаля, как и наоброт, поэтому покажите пример того, чего хочется.

6 фев 2019 в 9:31
В Python для этого используются классы.
6 фев 2019 в 9:32
Автор хочет, чтобы можно было использовать Point.X и Point.Y , а не Point[0]` и Point[1]
6 фев 2019 в 9:43

Общий вид описания типа record в Паскаль: var <имя_записи>= record :; :; . end; То есть правильно я понимаю, что в Python нельзя сделать сборку нескольких переменных разных типов, к которым можно обращаться через одно имя (переменную-запись) с уточнением конкретного поля, кроме как объявить класс? По другому точно никак?

26 фев 2019 в 13:40

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Ответ нашёл сам, опираясь на подсказку @insolor (спасибо ему). Eсли кому-то будет интересно, то создать в Python аналогичную структуру данных можно используя модуль collections , а именно класс collections.namedtuple .

Этот класс позволяет создать тип данных, ведущий себя как кортеж, с тем дополнением, что каждому элементу присваивается имя, по которому можно в дальнейшем получать доступ:

>>> Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) >>> p = Point(x=1, y=2) >>> p.x >>> 1