解释Python类方法链式调用

在面向对象编程语言中，方法是一段可以执行特定任务以产生所需输出的代码。方法是在类内创建的，并由类的对象调用。

方法在编程中非常有用，因为它通过将复杂的代码分解成可管理的块来提供代码模块化。方法可以独立于其他方法运行，因此可以轻松检查程序中的各个功能。

Python中的方法链式调用

方法链式调用是一种编程风格，其中多个方法调用会按顺序依次执行。它消除了在每个中间步骤赋值变量的麻烦，因为每个调用都在同一个对象上执行操作，然后将该对象返回给下一个调用。

方法链式调用有两个有用的好处：

  • 它可以减少整体代码的长度，因为不需要创建无数的变量。

  • 它可以提高代码的可读性，因为方法是按顺序调用的。

示例

在这个Python方法链式调用的简单示例中，不同的`CalculatorFunctions`包含多个需要由`calculator`对象调用的方法。无需一个接一个地调用，所有函数都串联起来并在一行中调用。

为了使方法链式调用工作，每个方法都必须返回该类的对象，在本例中是`self`。

class CalculatorFunctions(): 
   def sum(self): 
      print("Sum called") 
      return self 
   def difference(self): 
      print("Difference called") 
      return self 
   def product(self): 
      print("Product called") 
      return self 
   def quotient(self): 
      print("Quotient called")
      return self
if __name__ == "__main__": 
   calculator = CalculatorFunctions() 
   # Chaining all methods of CalculatorFunctions 
   calculator.sum().difference().product().quotient()

输出

以下是上述代码的输出：

Sum called 
Difference called 
Product called 
Quotient called

示例

在这个Python内置方法链式调用的示例中，日期首先按空格分割，然后将最后一个元素（星期六，星期日）用逗号分割，以将它们作为单独的实体输出。

days_of_week = "Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday,Sunday"
weekend_days = days_of_week.split()[-1].split(',')
print(weekend_days)

输出

以下是上述代码的输出：

['Saturday', 'Sunday']

使用Pandas进行方法链式调用

Pandas是一个用于解决数据科学和机器学习领域复杂问题的Python包。Pandas包有很多内置方法可以链在一起以减少代码长度。

示例

Pandas方法链式调用

在这个示例中，首先读取一个csv文件并将其分配给一个数据框。之后，将Pandas的不同方法链在一起以操作CSV文件。

`assign()`方法创建`Percentage`列，`drop`删除`Gender`列，`sort_value`根据`Percentage`对数据进行排序，`head`给出CSV文件的前三行结果。

import pandas as pd
data_frame = pd.read_csv('E:/Marks.csv', index_col = 0)
# Chaining different methods of pandas
chained_data_frame = (data_frame.assign(Percentage = (data_frame['Marks']*100)/70)
   .drop(columns = 'Gender')
   .sort_values('Percentage', ascending = False)
   .head(3))
print(chained_data_frame)

输出

以下是上述代码的输出：

      Age   Marks    Percentage
ID
4     40    68       97.142857
2     20    65       92.857143
3     30    60       85.714286

使用NumPy进行方法链式调用

NumPy是一个Python包，它为多维数组对象和多个例程提供支持，以便对数组执行极快的操作。就像Pandas方法一样，NumPy方法也可以链式调用。

示例

NumPy方法链式调用

在这个示例中，不同的NumPy方法被链起来创建一个4x4矩阵。`arange()`方法创建一个步长为2的从1到32的矩阵，`reshape`将矩阵调整为4x4的配置，`clip`用于将矩阵中的最小元素设置为9，最大元素设置为25。

import numpy as np
# Chaining different methods of numpy
chained_numpy = np.arange(1, 32, 2).reshape(4, 4).clip(9, 25)
print(chained_numpy)

输出

以下是上述代码的输出

[[ 9  9  9  9]
 [ 9 11 13 15]
 [17 19 21 23]
 [25 25 25 25]]

更新于：2022年11月23日

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