Python元类记录属性顺序与百度人脸识别应用

"这篇文档是开课吧推出的Python3高级教程的部分内容，涵盖了数据结构和算法、字符串和文本以及数字日期和时间等多个主题。通过学习，读者能够掌握Python的高级特性，例如使用OrderedDict捕获类属性定义顺序，以及各种数据处理技巧。" 在Python编程中，类的属性定义顺序有时是非常重要的，尤其是在序列化、映射到数据库等场景下。标题提到的“捕获类的属性定义顺序”可以通过元类（metaclass）来实现。元类是创建类的类，它允许我们自定义类的行为。在这个案例中，作者展示了如何利用`collections.OrderedDict`来记录类的属性和方法定义顺序。 首先，引入了`OrderedDict`，这是一个保留元素插入顺序的字典。接着定义了一个名为`Typed`的类，它是一个描述器（descriptor），用于验证赋值的类型。描述器是实现了特定协议的类，可以控制类属性的行为。`Typed`类有一个预期类型`_expected_type`，并且在`__set__`方法中检查赋值是否符合这个类型。如果不符合，会抛出`TypeError`。 接下来，`Integer`类继承自`Typed`，它专用于存储整数类型的数据。通过这种方式，我们可以创建一系列描述器，每个描述器对应一种特定的数据类型，从而确保类属性的类型安全。 文档中还提到了Python3高级教程的其他章节内容，包括但不限于： 1. 数据结构和算法： - 解压序列赋值给多个变量 - 保留最后N个元素 - 查找最大或最小的N个元素 - 实现优先级队列 - 多个值映射到字典的键 - 字典排序、运算、比较 - 删除序列重复元素并保持顺序 - 命名切片 - 序列中出现次数最多的元素 - 通过关键字排序字典列表 - 排序不支持原生比较的对象 - 通过字段分组记录 - 过滤序列元素 - 从字典中提取子集 - 映射名称到序列元素 - 同时转换和计算数据 - 合并多个字典 2. 字符串和文本： - 使用多种界定符分割字符串 - 开头或结尾匹配 - Shell通配符匹配 - 字符串匹配、搜索和替换 - 忽略大小写的搜索替换 - 最短匹配模式 - 多行匹配模式 - Unicode文本标准化 - 正则式中的Unicode - 删除不需要的字符 - 清理文本字符串 - 字符串对齐 - 拼接字符串 - 字符串中插入变量 - 格式化字符串 - 处理HTML和XML字符串 - 字符串令牌解析 - 递归下降分析器 3. 数字日期和时间： - 数字的四舍五入 - 精确的浮点数运算 - 数字的格式化输出 - 二进制、八进制和十六进制整数 - 字节到大整数的打包与解包 - 复数的数学运算 - 无穷大和NaN的处理 这些章节涵盖了Python编程中的高级特性和实用技巧，对于想要深入理解Python3的开发者来说是非常有价值的资源。通过学习这些内容，开发者可以提高代码的效率、可读性和维护性。