Python 動(dòng)態(tài)變量名定義與調(diào)用方法
動(dòng)態(tài)變量名賦值
在使用 tkinter 時(shí)需要?jiǎng)討B(tài)生成變量,如動(dòng)態(tài)生成 var1...var10 變量。
使用 exec 動(dòng)態(tài)賦值
exec
在 python3 中是內(nèi)置函數(shù),它支持 python 代碼的動(dòng)態(tài)執(zhí)行。
示例:
In [1]: for i in range(5): ...: exec('var{} = {}'.format(i, i)) ...: In [2]: print(var0, var1, var2, var3 ,var4) 0 1 2 3 4
利用命名空間動(dòng)態(tài)賦值
在Python的命名空間中,將變量名與值存儲(chǔ)在字典中,
可以通過(guò)locals()
,globals()
函數(shù)分別獲取局部命名空間和全局命名空間。
示例
>>> names = locals() >>> for i in range(5): ... names['n' + str(i) ] = i ... >>> print(n0, n1, n2, n3, n4) 0 1 2 3 4 >>>
在類(lèi)中使用動(dòng)態(tài)變量
Python 的類(lèi)對(duì)象的屬性?xún)?chǔ)存在的 __dict__
中。__dict__ 是一個(gè)詞典,鍵為屬性名,值對(duì)應(yīng)屬性的值。
示例
>>> print(n0, n1, n2, n3, n4) 0 1 2 3 4 >>> class Test_class(object): ... def __init__(self): ... names = self.__dict__ ... for i in range(5): ... names['n' + str(i)] = i ... >>> t = Test_class() >>> print(t.n0, t.n1, t.n2, t.n3, t.n4) 0 1 2 3 4
調(diào)用動(dòng)態(tài)變量
事實(shí)上,對(duì)于重復(fù)性的變量,我們一般不會(huì)這樣調(diào)用變量,如:var0, var1, var2, var3 ,var4....varN,可以利用下面方法動(dòng)態(tài)調(diào)用變量。
先定義如下變量:
示例
>>> for i in range(5): ... exec('var{} = {}'.format(i, i)) ... >>> print(var0, var1, var2, var3 ,var4) 0 1 2 3 4
利用 exec 函數(shù)
同樣地,可以使用 exec
調(diào)用變量
In [3]: for i in range(5): ...: exec('print(var{}, end=" ")'.format(i)) ...: 0 1 2 3 4
利用命名空間
因?yàn)槊羁臻g的locals()
與globals()
均會(huì)返回一個(gè)字典,利用字典的get方法獲取變量的值
In [4]: names = locals() In [5]: for i in range(5): ...: print(names.get('var' + str(i)), end=' ') ...: 0 1 2 3 4
下面是其他網(wǎng)友的補(bǔ)充
Python 定義動(dòng)態(tài)變量
問(wèn)題描述
在做數(shù)據(jù)處理時(shí),對(duì)一些分組得來(lái)的數(shù)據(jù),所做的操作大同小異,變量的命名也都擁有相同的結(jié)構(gòu),比如對(duì)每個(gè)月份的數(shù)據(jù)求均值、方差等統(tǒng)計(jì)量,變量的命名可取為“n月的均值”,“n月的方差”,抽象出來(lái)就是“n月的 'm統(tǒng)計(jì)量' ”
在編程實(shí)現(xiàn)的時(shí)候,對(duì)上述變量的定義以及引用,都可以一同實(shí)現(xiàn),從而減少了重復(fù)代碼的數(shù)量
實(shí)現(xiàn)的時(shí)候遇到了動(dòng)態(tài)定義變量的問(wèn)題,這里總結(jié)一下
利用 exec 動(dòng)態(tài)定義變量
我們可以如此動(dòng)態(tài)定義變量
for n in range(1, 13): exec('month_{} = {}'.format(n, value or expression))
一般這種語(yǔ)句都可以正確定義變量,但有時(shí)上述語(yǔ)句會(huì)出錯(cuò),比如后方傳入的expression返回一個(gè) DataFrameGroupBy 類(lèi)變量時(shí),會(huì)出現(xiàn)語(yǔ)法錯(cuò)誤
File "<string>", line 1
month_12 = <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001F40E46E160>
^
SyntaxError: invalid syntax
原因未明...經(jīng)過(guò)搜索,我發(fā)現(xiàn)還有另一種定義方法,可以解決上述問(wèn)題
for n in range(1, 13): exec('month_{} = temp'.format(n), {'temp': expression})
這種方法有兩個(gè)問(wèn)題:
1、利用format替換的部分需在變量名的最后方,例 month_{} ,方可執(zhí)行成功,而 {}_month 便不可行,原因待查...還請(qǐng)各位同學(xué)指點(diǎn)!
File "<string>", line 1
12_month = temp
^
SyntaxError: invalid token
2、這種方法定義的變量,只在 exec 中有效,在 exec 語(yǔ)句外便無(wú)效,這或許是因?yàn)閜ython將 exec 中復(fù)雜的指令當(dāng)做了局部變量,可以在利用以下語(yǔ)句檢驗(yàn)
for n in range(1, 13): exec('month_{} = temp\nprint(locals()==globals())'.format(n), {'temp': expression})
其中l(wèi)ocals()與globals()是python的內(nèi)部方法,它們提供了基于字典的訪(fǎng)問(wèn)局部與全局變量的方式。
如果返回 True ,說(shuō)明當(dāng)前環(huán)境處于全局級(jí)別,在 exec 中的語(yǔ)句可以在 exec 外生效
如果返回 False ,說(shuō)明當(dāng)期環(huán)境處于局部級(jí)別,定義的變量被看做局部變量,所以不能在 exec 外調(diào)用,可以在語(yǔ)句中傳入globals()使其在全局生效
for n in range(1, 13): exec('month_{} = temp'.format(n), {'temp': expression}, globals())
exec
方式太容易混亂,還有另外一種動(dòng)態(tài)定義變量的方法,便是上文提到的globals()與locals()方法
利用命名空間動(dòng)態(tài)定義變量
首先創(chuàng)建locals()的副本
varDict = locals()
對(duì)于上文提到的變量便可如此定義
for n in range(1, 13): varDict['month_'+str(n)] = value or expression
這種方法創(chuàng)建的變量不會(huì)出現(xiàn)第一種方法中語(yǔ)法錯(cuò)誤與變量作用域的錯(cuò)誤,推薦!
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