python.__len__什么意思

时间: 2023-08-20 14:56:46 浏览: 46
`python.__len__` 是一个特殊方法(也称为魔术方法或双下划线方法),用于返回对象的长度或大小。它通常用于自定义类,以便可以通过内置函数 `len()` 计算对象的长度。 当你调用 `len(object)` 时,实际上是在调用对象的 `__len__` 方法。例如,对于一个列表对象,它的 `__len__` 方法将返回列表中元素的数量。 下面是一个简单的示例,展示了如何使用 `__len__` 方法来定义一个自定义类的长度: ```python class MyClass: def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) my_obj = MyClass([1, 2, 3, 4, 5]) print(len(my_obj)) # 输出: 5 ``` 在上面的示例中,`MyClass` 类有一个 `__len__` 方法,它返回存储在 `data` 属性中的列表的长度。通过调用 `len(my_obj)`,我们可以获得 `my_obj` 对象的长度为 5。
相关问题

优化程序,将这段程序放到子线程里,避免拥堵。def rotate(self): count = 0 self._sem.release() while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: self._sem.release() count = count % self._inspect_step

可以使用Python内置的`threading`模块来将该程序放到子线程里面,避免拥堵。具体实现如下: ```python import threading class RotationThread(threading.Thread): def __init__(self, dgl, inspect_step): super(RotationThread, self).__init__() self._dgl = dgl self._inspect_step = inspect_step self._sem = threading.Semaphore(0) self._running = True self._count = 0 def run(self): self._sem.release() while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: with threading.Lock(): self._count += sum(v) if self._count > self._inspect_step: self._sem.release() with threading.Lock(): self._count = self._count % self._inspect_step def stop(self): self._running = False self._sem.release() ``` 在这个子线程中,我们使用`Semaphore`来实现同步,保证线程安全。然后使用`Lock`来保证`count`的原子操作。最后,我们提供了一个`stop`方法来停止子线程的运行。 使用时,可以这样创建并启动该子线程: ```python rotation_thread = RotationThread(dgl, inspect_step) rotation_thread.start() ``` 当不需要该子线程时,可以调用`stop`方法停止该子线程的运行: ```python rotation_thread.stop() ```

python中__len__

__len__ 是 Python 中的一个特殊方法(也称为魔术方法或双下划线方法),用于返回对象的长度或大小。当我们对一个对象使用内置函数 len() 时,Python 会自动调用对象的 __len__ 方法来获取其长度。 例如,如果我们定义了一个自定义类 MyList,可以通过实现 __len__ 方法来让该类的实例支持 len() 函数: ``` class MyList: def __init__(self, items): self.items = items def __len__(self): return len(self.items) ``` 在上述示例中,我们在 MyList 类中定义了 __len__ 方法,该方法返回了 self.items 的长度。当我们使用 len() 函数来获取 MyList 对象的长度时,Python 会自动调用该方法。 ```python my_list = MyList([1, 2, 3, 4, 5]) print(len(my_list)) # 输出: 5 ``` 通过实现 __len__ 方法,我们可以自定义对象在使用 len() 函数时的行为,使其符合我们的需求。

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优化代码:def crossSol(model): sol_list=copy.deepcopy(model.sol_list) model.sol_list=[] while True: f1_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) f2_index = random.randint(0, len(sol_list) - 1) if f1_index!=f2_index: f1 = copy.deepcopy(sol_list[f1_index]) f2 = copy.deepcopy(sol_list[f2_index]) if random.random() <= model.pc: cro1_index=int(random.randint(0,len(model.demand_id_list)-1)) cro2_index=int(random.randint(cro1_index,len(model.demand_id_list)-1)) new_c1_f = [] new_c1_m=f1.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c1_b = [] new_c2_f = [] new_c2_m=f2.node_id_list[cro1_index:cro2_index+1] new_c2_b = [] for index in range(len(model.demand_id_list)):#遍历长度 if len(new_c1_f)<cro1_index: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_f.append(f2.node_id_list[index]) else: if f2.node_id_list[index] not in new_c1_m: new_c1_b.append(f2.node_id_list[index]) for index in range(len(model.demand_id_list)): if len(new_c2_f)<cro1_index: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_f.append(f1.node_id_list[index]) else: if f1.node_id_list[index] not in new_c2_m: new_c2_b.append(f1.node_id_list[index]) new_c1=copy.deepcopy(new_c1_f) new_c1.extend(new_c1_m) new_c1.extend(new_c1_b) f1.nodes_seq=new_c1 new_c2=copy.deepcopy(new_c2_f) new_c2.extend(new_c2_m) new_c2.extend(new_c2_b) f2.nodes_seq=new_c2 model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) else: model.sol_list.append(copy.deepcopy(f1)) model.sol_list.append(copy.deepcopy(f2)) if len(model.sol_list)>model.popsize: break

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