python 类 .__dict__.update(.__dict__)

时间: 2023-10-13 19:00:53 浏览: 290
在Python中,`.__dict__`是一个字典,用于存储类或实例的属性和方法。使用`.__dict__.update(.__dict__)`的语法是无效的,因为`.`是一个无效的属性名。 如果你想将一个类的属性和方法复制到另一个类中,可以使用`vars()`函数和`update()`方法来实现。例如: ```python class ClassA: def methodA(self): print("This is method A") class ClassB: def methodB(self): print("This is method B") # 复制ClassB的属性和方法到ClassA ClassA.__dict__.update(vars(ClassB)) obj = ClassA() obj.methodA() # 输出:This is method A obj.methodB() # 输出:This is method B ``` 在上述示例中,我们使用`vars(ClassB)`获取了ClassB的属性和方法字典,然后使用`update()`方法将其更新到ClassA的`.__dict__`中。这样,ClassA就拥有了ClassB的所有属性和方法。
相关问题

self.__dict__.update

self.__dict__.update 是 Python 中的一个方法,它可以用来更新对象的属性字典。当我们调用这个方法时,它会将传入的参数作为键值对添加到对象的属性字典中。这个方法通常用于动态地更新对象的属性。

self.__dict__

`self.__dict__` 是Python中的一个特殊机制,它允许你在类实例中存储任意键值对,这些键值对被称为"成员变量"(instance variables)。当创建一个新的类实例时,它会自动创建一个与该实例关联的`__dict__`,这个`__dict__`包含了属于该实例的所有非私有属性。 **1. 示例演示:** 在Python类中,当我们调用 `self.__dict__` 或直接访问`__dict__.update()` 方法时,实际上是在操作一个字典,可以用来存储自定义的属性: ```python class Person: def __init__(self, name): self.__name = "John Doe" # 私有属性,不能直接通过实例访问 self._age = 30 # 双下划线开头表示保护属性,一般不建议直接修改 self.__dict__["address"] = "New York" # 自定义成员变量 # 创建实例并访问__dict__ p = Person("Alice") print(p.__dict__) # {'address': 'New York'} # 修改__dict__中的值 p.__dict__["age"] = 25 print(p.__dict__) # {'age': 25, 'address': 'New York'} ``` **2. 关于继承:** 正如引用[2]所说,每个类都有自己的`__dict__`属性,即使它们之间存在继承关系。这意味着子类的`__dict__`不会受到父类的影响,除非显式地从父类`__dict__`复制属性: ```python class Parent: parent_prop = "Parent Property" class Child(Parent): child_prop = "Child Property" child_instance = Child() # 子类的__dict__包含其自身和继承的属性 print(child_instance.__dict__) # {'parent_prop': 'Parent Property', 'child_prop': 'Child Property'} # 如果我们想添加到父类的__dict__,需要手动操作 parent_dict = child_instance.__class__.__dict__ parent_dict["added_from_parent"] = "From Parent" print(parent_dict) # {'parent_prop': 'Parent Property', 'child_prop': 'Child Property', 'added_from_parent': 'From Parent'} ```
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if self.config.load_type == "INC": # adhoc hist job do not need to join landing merge table try: landing_merge_df = self.spark.read.format(self.config.destination_file_type). \ load(self.config.destination_data_path) # dataframe for updated records df = df.drop("audit_batch_id", "audit_job_id", "audit_src_sys_name", "audit_created_usr", "audit_updated_usr", "audit_created_tmstmp", "audit_updated_tmstmp") # dataframe for newly inserted records new_insert_df = df.join(landing_merge_df, primary_keys_list, "left_anti") self.logger.info(f"new_insert_df count: {new_insert_df.count()}") new_insert_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(new_insert_df, param_dict) update_df = df.alias('l').join(landing_merge_df.alias('lm'), on=primary_keys_list, how="inner") update_df = update_df.select("l.*", "lm.audit_batch_id", "lm.audit_job_id", "lm.audit_src_sys_name", "lm.audit_created_usr", "lm.audit_updated_usr", "lm.audit_created_tmstmp", "lm.audit_updated_tmstmp") self.logger.info(f"update_df count : {update_df.count()}") update_df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(update_df, param_dict) # dataframe for unchanged records unchanged_df = landing_merge_df.join(df, on=primary_keys_list, how="left_anti") self.logger.info(f"unchanged_records_df count : {unchanged_df.count()}") final_df = new_insert_df.union(update_df).union(unchanged_df) print("final_df count : ", final_df.count()) except AnalysisException as e: if e.desc.startswith('Path does not exist'): self.logger.info('landing merge table not exists. will skip join landing merge') final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) else: self.logger.error(f'unknown error: {e.desc}') raise e else: final_df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return final_df

加载InpaintingModel_gen.pth预训练模型时出现:RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ContextEncoder: Missing key(s) in state_dict: "encoder.0.weight", "encoder.0.bias", "encoder.2.weight", "encoder.2.bias", "encoder.3.weight", "encoder.3.bias", "encoder.3.running_mean", "encoder.3.running_var", "encoder.5.weight", "encoder.5.bias", "encoder.6.weight", "encoder.6.bias", "encoder.6.running_mean", "encoder.6.running_var", "encoder.8.weight", "encoder.8.bias", "encoder.9.weight", "encoder.9.bias", "encoder.9.running_mean", "encoder.9.running_var", "encoder.11.weight", "encoder.11.bias", "encoder.12.weight", "encoder.12.bias", "encoder.12.running_mean", "encoder.12.running_var", "encoder.14.weight", "encoder.14.bias", "encoder.15.weight", "encoder.15.bias", "encoder.15.running_mean", "encoder.15.running_var", "encoder.17.weight", "encoder.17.bias", "encoder.18.weight", "encoder.18.bias", "encoder.18.running_mean", "encoder.18.running_var", "encoder.20.weight", "encoder.20.bias", "encoder.21.weight", "encoder.21.bias", "encoder.21.running_mean", "encoder.21.running_var", "encoder.23.weight", "encoder.23.bias", "encoder.24.weight", "encoder.24.bias", "encoder.24.running_mean", "encoder.24.running_var", "decoder.0.weight", "decoder.0.bias", "decoder.1.weight", "decoder.1.bias", "decoder.1.running_mean", "decoder.1.running_var", "decoder.3.weight", "decoder.3.bias", "decoder.4.weight", "decoder.4.bias", "decoder.4.running_mean", "decoder.4.running_var", "decoder.6.weight", "decoder.6.bias", "decoder.7.weight", "decoder.7.bias", "decoder.7.running_mean", "decoder.7.running_var", "decoder.9.weight", "decoder.9.bias", "decoder.10.weight", "decoder.10.bias", "decoder.10.running_mean", "decoder.10.running_var", "decoder.12.weight", "decoder.12.bias", "decoder.13.weight", "decoder.13.bias", "decoder.13.running_mean", "decoder.13.running_var", "decoder.15.weight", "decoder.15.bias", "decoder.16.weight", "decoder.16.bias", "decoder.16.running_mean", "decoder.16.running_var", "decoder.18.weight", "decoder.18.bias", "decoder.19.weight", "decoder.19.bias", "decoder.19.running_mean", "decoder.19.running_var", "decoder.21.weight", "decoder.21.bias". Unexpected key(s) in state_dict: "iteration", "generator". 要怎么改

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