解读这段代码 def getitem(self, index): assert index <= len(self), 'index range error' index += 1 with self.env.begin(write=False) as txn: img_key = 'image-%09d' % index imgbuf = txn.get(img_key.encode()) buf = six.BytesIO() buf.write(imgbuf) buf.seek(0) try: img = Image.open(buf).convert('L') except IOError: print('Corrupted image for %d' % index) return self[index + 1]

时间: 2024-02-10 14:17:54 浏览: 180

解析Python中的__getitem__专有方法

### 解析Python中的__getitem__专有方法在Python中，`__getitem__`是一个非常重要的特殊方法（也称为魔术方法），它允许我们为自定义类实现类似序列或映射的行为。通过重写`__getitem__`方法，我们可以使我们的类能够支持索引访问或者键值对访问。 #### 什么是`__getitem__`方法？ `__getitem__`方法的基本形式如下： ```python def __getitem__(self, key): # 返回与key对应的值 ``` 该方法接受一个参数`key`，它可以是整数（对于序列来说）、字符串（对于字典来说）或其他任何可用作键的类型，并返回与`key`相对应的值。当尝试通过索引或键来访问类的实例时，Python会自动调用此方法。 #### `__getitem__`的简单示例考虑下面的例子： ```python class FileInfo: def __init__(self, path): self.data = {'name': path} def __getitem__(self, key): return self.data[key] # 创建FileInfo实例 f = FileInfo("/music/_singles/kairo.mp3") # 使用__getitem__方法访问 print(f.__getitem__("name")) # 输出: /music/_singles/kairo.mp3 # 使用索引符号访问 print(f["name"]) # 输出: /music/_singles/kairo.mp3 ``` 在这个例子中，我们定义了一个`FileInfo`类，该类具有一个`__getitem__`方法，该方法返回字典`data`中与给定键对应的值。当我们使用索引符号`[]`访问实例时，Python实际上是在调用`__getitem__`方法。 #### 处理不同的键类型 `__getitem__`方法不仅可以处理单个键，还可以处理切片对象(slice object)。例如，在下面的代码中，`Fib`类实现了`__getitem__`方法来处理整数和切片对象： ```python class Fib: def __getitem__(self, n): if isinstance(n, int): a, b = 1, 1 for x in range(n): a, b = b, a + b return a elif isinstance(n, slice): start = n.start stop = n.stop a, b = 1, 1 L = [] for x in range(stop): if x >= start: L.append(a) a, b = b, a + b return L # 创建Fib实例并使用切片 f = Fib() print(f[0:5]) # 输出: [1, 1, 2, 3, 5] print(f[:10]) # 输出: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55] ``` 这段代码展示了如何处理切片操作，使得`Fib`类可以返回指定范围内的斐波那契数列。需要注意的是，对于更复杂的切片操作（如步长或负数索引），还需要进行额外的处理。 #### 其他相关的特殊方法除了`__getitem__`之外，还有一些其他特殊方法，它们与数据结构的操作密切相关： - **`__setitem__`**：用于设置特定键或索引处的值。 - **`__delitem__`**：用于删除特定键或索引处的值。这些方法共同作用，使得自定义类能够模拟列表或字典的行为。 #### 总结通过重写`__getitem__`方法，我们可以让自定义类支持索引访问或键值对访问。这使得我们能够以更加灵活的方式操作自定义对象，并使它们的行为与Python内置的数据类型更加一致。此外，通过实现`__setitem__`和`__delitem__`等其他特殊方法，我们可以进一步增强类的功能，使其支持更全面的数据操作。

这是一个类的方法，方法名为 `__getitem__`，表示当使用类似 `object[index]` 的语法时，会自动调用该方法。这个方法接收一个参数 `index`，表示要获取的数据的索引。首先该方法使用了 `assert` 语句来判断索引是否越界，如果索引超过了数据的长度，则会抛出异常并提示索引越界。接着，该方法使用了 `with` 语句来打开数据库中存储的图片文件，获取到对应索引的图片数据，并将其写入 `buf` 中。然后使用 `seek` 将文件指针重置到文件开头，并将数据读入到 `img` 中。如果读取过程中出现了 `IOError` 异常，则会提示该图片数据已经损坏，并递归调用自身，获取下一个索引位置上的图片数据。

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详解Python中的__getitem__方法与slice对象的切片操作

vc_ado.zip_ado vc 例程

def __getitem__(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def __len__(self): return len(self.input_paths)这段代码的具体意思

class MyTrainData(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, img, transform=None): self.img = img self.transform = transform def __getitem__(self, index): img = self.img[index] img = torch.FloatTensor(img) return img def __len__(self): return len(self.img)

def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, i): return self.data[i] def _prepare(self): raise NotImplementedError()解析

优化这段代码class dataset(Dataset.Dataset): def __init__(self, Data, transform=None): self.Data = Data self.transform = transform def __len__(self): return len(self.Data) def __getitem__(self, idx): data = self.Data[idx] img_transformed = self.transform(data) return img_transformed

class DatasetXY(Dataset): def __init__(self, x, y): self._x = x self._y = y self._len = len(x) def __getitem__(self, item): # 每次循环的时候返回的值 return self._x[item], self._y[item] def __len__(self): return self._len

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def getitem(self, index): Signal = np.load(self.input_paths[index]) Signal = Normalization(Signal) Label = np.load(self.label_paths[index]) return Signal, Label def len(self): return len(self.input_paths)这段代码的具体意思

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def len(self): return len(self.data) def getitem(self, i): return self.data[i] def _prepare(self): raise NotImplementedError()解析

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