下面这段代码的作用是什么class CasSeqGCNTrainer(object): def init(self, args): self.args = args self.setup_model() def enumerate_unique_labels_and_targets(self): """ Enumerating the features and targets. """ print("\nEnumerating feature and target values.\n") #枚举数据集 ending = "*.json" self.graph_paths = sorted(glob.glob(self.args.graph_folder + ending), key = os.path.getmtime)#获取self.args.graph_folder目录下所有的json文件 features = set() data_dict = dict() for path in tqdm(self.graph_paths):#加载所有的json文件，将数据存储在上面的features和data_dict中 data = json.load(open(path)) data_dict = data for i in range(0, len(data) - self.args.sub_size): graph_num = 'graph_' + str(i) features = features.union(set(data[graph_num]['labels'].values())) self.number_of_nodes = self.args.number_of_nodes self.feature_map = utils.create_numeric_mapping(features) #依赖的其他文件提供的能力，看上去是将数据集根据特性进行整理 self.number_of_features = len(self.feature_map)#将特性的map的长度赋值给特性数量

时间: 2023-06-24 20:06:28 浏览: 108

详解Python中的__new__、__init__、__call__三个特殊方法

### 详解Python中的__new__、__init__、__call__三个特殊方法在Python编程中，魔术方法（也称为特殊方法）为类提供了一种扩展标准操作的方式，使类能够模仿内置类型的行为并实现一些高级特性。其中，`__new__`、`__init__` 和 `__call__` 是三个非常重要的魔术方法，它们分别负责对象的创建、初始化以及使对象可调用。接下来，我们将深入探讨这三个方法的具体用途及其工作原理。 #### 1. __new__ `__new__` 方法是对象创建过程的第一步，它是一个静态方法，用于控制新对象的创建过程。`__new__` 的第一个参数是类本身 (`cls`)，而不是实例 (`self`)。这是因为 `__new__` 被调用时，实例还没有被创建出来，因此不能访问实例变量。`__new__` 的主要任务是返回一个新的实例对象。 **示例代码**： ```python class Bar(object): pass class Foo(object): def __new__(cls, *args, **kwargs): return Bar() print(Foo()) ``` **分析**：在这个例子中，当我们尝试通过 `Foo()` 创建一个实例时，由于 `Foo` 类中定义了 `__new__` 方法，这个方法将被首先调用来创建新对象。在这个方法内部，我们返回了一个 `Bar` 对象，因此实际上创建的是一个 `Bar` 实例而非 `Foo` 实例。 #### 2. __init__ `__init__` 方法是一个实例方法，用于初始化创建的对象。它的第一个参数是 `self`，表示当前实例对象。`__init__` 方法通常用于设置实例变量的初始值。值得注意的是，`__init__` 并不是创建实例时立即调用的方法；它是在 `__new__` 返回新实例后才被调用。 **示例代码**： ```python class Person(object): """SillyPerson""" def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def __str__(self): return '<Person:%s(%s)>' % (self.name, self.age) if __name__ == '__main__': piglei = Person('piglei', 24) print(piglei) ``` **分析**：在这个例子中，`Person` 类的 `__init__` 方法接收两个参数 `name` 和 `age`，并将它们赋值给实例变量 `self.name` 和 `self.age`。当我们创建 `Person` 类的新实例 `piglei` 时，`__init__` 方法自动被调用，并将传入的参数值存储到实例变量中。随后，通过 `print` 输出 `piglei` 实例时，会调用 `__str__` 方法，展示出实例的字符串表示形式。 #### 3. __call__ `__call__` 方法使得一个对象可以像函数那样被调用。当一个对象被设计成可以被调用时，它通常需要实现 `__call__` 方法。当该对象作为函数调用时，实际上是调用了其内部的 `__call__` 方法。 **示例代码**： ```python class Foo(object): def __call__(self, *args, **kwargs): print("Called with args:", args, "and kwargs:", kwargs) f = Foo() # 类Foo可调用 f(1, 2, 3, x=4) # 对象f可调用 ``` **分析**：在这个例子中，我们定义了一个名为 `Foo` 的类，并实现了 `__call__` 方法。当我们创建 `Foo` 的一个实例 `f` 并将其作为函数调用时（如 `f(1, 2, 3, x=4)`），实际上是在调用 `f` 的 `__call__` 方法。这使得我们可以像调用函数那样调用 `f`，并且传递任意数量的位置参数和关键字参数。 #### 总结 - `__new__` 方法负责对象的创建，它是一个静态方法，第一个参数是 `cls`。 - `__init__` 方法用于对象的初始化，是一个实例方法，第一个参数是 `self`。 - `__call__` 方法使得对象可以像函数那样被调用。这三个方法不是必需的，如果没有定义，Python 会使用默认行为。但是，当我们自定义这些方法时，就需要显式地调用基类的方法来确保扩展而非替换原有的功能。通过理解这些魔术方法的工作原理，我们可以更好地利用Python的面向对象编程能力来构建更灵活和强大的应用程序。

这段代码定义了一个名为 CasSeqGCNTrainer 的类，它包含了初始化函数 __init__(self, args) 和一个枚举数据集的函数 enumerate_unique_labels_and_targets(self)。其中，初始化函数接收一个参数 args，表示训练器的一些配置参数；setup_model() 方法用于构建模型。而枚举数据集的函数则用于加载数据集，将数据存储在 data_dict 中，并枚举所有数据中出现的特征（features）和目标（targets）。最终，该类还定义了两个实例变量：number_of_nodes 表示节点数量，feature_map 是一个字典，用于将特征映射到数字编号。

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