def __repr__(self): 作用
时间: 2023-07-30 19:13:14 浏览: 99
`__repr__()` 是一个特殊方法(也称为魔术方法),用于定义对象的字符串表示形式。当你打印一个对象或者在交互式环境中输入对象名时,会调用 `__repr__()` 方法来获取对象的字符串表示。
在你提供的代码中,`__repr__()` 方法用于定义 `SimpleProducer` 对象的字符串表示形式。它的作用是返回一个描述对象的字符串,通常包含对象的类名和一些重要属性的值。
例如,当你调用 `print(some_object)` 时,实际上是调用了 `some_object.__repr__()` 方法。这样可以方便地查看对象的信息,而不仅仅是对象的内存地址。
在你的代码中,`__repr__()` 方法返回了一个字符串 `'<SimpleProducer batch=%s>' % self.is_async`。这个字符串表示了 `SimpleProducer` 对象的批处理属性的值。
通过定义 `__repr__()` 方法,你可以自定义对象的字符串表示形式,以便更好地理解和调试代码。
相关问题
class Dog6: def __init__(self, initial_name): self._name = initial_name def get_self(self): return self def __str__(self): # # Implement this! # return __ def __repr__(self): return "<Dog named '" + self._name + "'>" def test_inside_a_method_self_refers_to_the_containing_object(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual(__, fido.get_self()) # Not a string! def test_str_provides_a_string_version_of_the_object(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual("Fido", str(fido)) def test_str_is_used_explicitly_in_string_interpolation(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual(__, "My dog is " + str(fido)) def test_repr_provides_a_more_complete_string_version(self): fido = self.Dog6("Fido") self.assertEqual(__, repr(fido)) def test_all_objects_support_str_and_repr(self): seq = [1, 2, 3] self.assertEqual(__, str(seq)) self.assertEqual(__, repr(seq)) self.assertEqual(__, str("STRING")) self.assertEqual(__, repr("STRING"))
Here is the completed code with the missing parts:
```
class Dog6:
def __init__(self, initial_name):
self._name = initial_name
def get_self(self):
return self
def __str__(self):
return self._name
def __repr__(self):
return "<Dog named '" + self._name + "'>"
def test_inside_a_method_self_refers_to_the_containing_object(self):
fido = Dog6("Fido")
self.assertEqual(fido, fido.get_self()) # Not a string!
def test_str_provides_a_string_version_of_the_object(self):
fido = Dog6("Fido")
self.assertEqual("Fido", str(fido))
def test_str_is_used_explicitly_in_string_interpolation(self):
fido = Dog6("Fido")
self.assertEqual("My dog is Fido", "My dog is " + str(fido))
def test_repr_provides_a_more_complete_string_version(self):
fido = Dog6("Fido")
self.assertEqual("<Dog named 'Fido'>", repr(fido))
def test_all_objects_support_str_and_repr(self):
seq = [1, 2, 3]
self.assertEqual("[1, 2, 3]", str(seq))
self.assertEqual("[1, 2, 3]", repr(seq))
self.assertEqual("STRING", str("STRING"))
self.assertEqual("'STRING'", repr("STRING"))
```
Note that in `test_str_is_used_explicitly_in_string_interpolation`, the expected output is `"My dog is Fido"` instead of `"My dog is <Dog named 'Fido'>"` because the `+` operator implicitly calls `str` on the object being concatenated.
class Ver: def __init__(self,lst): self.lst=[0,0,0] if isinstance(lst,list): self.lst[:]=lst[:] def __mul__(self,V2): pass def __imul__(self, val): pass def __repr__(self): return "Vec:"=str(self.lst) def __str__(self): return "Vec:"+str(self.lst)补充__mul__和__imul__方法的定义。当执行如下语句时,程序能正确的输出结 果:
根据你提供的代码,我已经补充了 `__mul__` 和 `__imul__` 方法的定义。以下是完整的代码:
```python
class Vec:
def __init__(self, lst):
self.lst = [0, 0, 0]
if isinstance(lst, list):
self.lst[:] = lst[:]
def __mul__(self, V2):
if isinstance(V2, Vec):
if len(self.lst) != len(V2.lst):
raise ValueError("Vectors must have the same length")
result = Vec([])
for i in range(len(self.lst)):
result.lst[i] = self.lst[i] * V2.lst[i]
return result
else:
raise TypeError("Unsupported operand type")
def __imul__(self, val):
if isinstance(val, (int, float)):
for i in range(len(self.lst)):
self.lst[i] *= val
return self
else:
raise TypeError("Unsupported operand type")
def __repr__(self):
return "Vec:" + str(self.lst)
def __str__(self):
return "Vec:" + str(self.lst)
# 示例用法
v1 = Vec([1, 2, 3])
v2 = Vec([2, 3, 4])
# 向量相乘
v3 = v1 * v2
print(v3) # 输出: Vec:[2, 6, 12]
# 向量缩放
v1 *= 2
print(v1) # 输出: Vec:[2, 4, 6]
```
在这个示例中,`__mul__` 方法重载了 `*` 运算符,用于实现向量的逐元素相乘。如果操作数是 Vec 类型的向量,则返回一个新的 Vec 对象,其元素为两个向量对应位置的乘积。
`__imul__` 方法重载了 `*=` 运算符,用于实现向量缩放。如果操作数是数字类型,则将原向量的每个分量与该数字相乘,并在原地更新原向量。
注意,以上代码只是一个简单的示例,没有处理一些特殊情况(如输入类型错误、向量长度不匹配等),你可以根据需要进行进一步的扩展和优化。
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