type('Dummy', (dict,),dict(__getitem__=lambda n: n))说明一下
时间: 2024-02-03 08:04:07 浏览: 27
这段代码使用 `type()` 函数动态地创建了一个名为 `Dummy` 的类。这个类继承自内置的 `dict` 类,因此它可以像字典一样存储键值对。
在类定义的最后,我们使用了一个字典的语法,为这个类添加了一个名为 `__getitem__` 的方法,这个方法被赋值为一个 lambda 函数。这个 lambda 函数只接受一个参数 `n`,并返回 `n`。
因此,这个 `Dummy` 类的实例对象可以像字典一样被索引。当我们对 `Dummy` 类的实例对象进行索引操作时,Python 解释器会调用该对象的 `__getitem__` 方法,并将索引值作为参数传递给它。在这个例子中,`__getitem__` 方法接受索引值 `n`,并将其作为结果返回,因此索引操作的结果就是传入的索引值本身。
这个例子展示了 Python 中的一些高级语法和特性,包括动态创建类、继承、方法重载和 lambda 函数。它也展示了 Python 中的一些基本概念,比如类、对象、索引操作和字典。
相关问题
memset(dummy, 0, DUMMY_SIZE);
这段代码的作用是将`dummy`数组中前`DUMMY_SIZE`个字节的值全部设置为0。在C/C++中,`memset`是一个标准库函数,它可以用来设置一段内存区域的值。它的定义如下:
```c++
void *memset(void *s, int c, size_t n);
```
其中`s`是指向要设置的内存区域的指针,`c`是要设置的值,`n`是要设置的字节数。在这个例子中,`dummy`是一个数组,`DUMMY_SIZE`是它的大小,因此`memset(dummy, 0, DUMMY_SIZE)`的作用是将`dummy`数组中前`DUMMY_SIZE`个字节全部设置为0。这个函数在初始化一段内存区域的时候非常有用。
dummy_col = df_dummy.loc[:,df_dummy.dtypes == 'uint8'].columns
这行代码的作用是筛选出 DataFrame `df_dummy` 中所有值类型为 `uint8` 的列,并将这些列的列名存储在 `dummy_col` 变量中。在 Pandas 中,`df.dtypes` 可以返回 DataFrame 中所有列的数据类型,然后我们可以使用条件表达式 `df.dtypes == 'uint8'` 来筛选出数据类型为 `uint8` 的列。最后,使用 `.loc` 方法来选取这些列,并将它们的列名存储在 `dummy_col` 变量中。