先前的答案基本上都是“您不能”或“您不应”的变体。我同意后一种观点,但从技术上来说,这个问题尚未得到解答。
此外,出于合理的原因,有人可能想要按照实际问题的要求去做某事。我有时遇到的一件事是冗长的数学方程式,其中使用长名称会使方程式无法识别。以下是在固定示例中如何执行此操作的几种方法:
import numpy as np
class MyFunkyGaussian() :
def __init__(self, A, x0, w, s, y0) :
self.A = float(A)
self.x0 = x0
self.w = w
self.y0 = y0
self.s = s
# The correct way, but subjectively less readable to some (like me)
def calc1(self, x) :
return (self.A/(self.w*np.sqrt(np.pi))/(1+self.s*self.w**2/2)
* np.exp( -(x-self.x0)**2/self.w**2)
* (1+self.s*(x-self.x0)**2) + self.y0 )
# The correct way if you really don't want to use 'self' in the calculations
def calc2(self, x) :
# Explicity copy variables
A, x0, w, y0, s = self.A, self.x0, self.w, self.y0, self.s
sqrt, exp, pi = np.sqrt, np.exp, np.pi
return ( A/( w*sqrt(pi) )/(1+s*w**2/2)
* exp( -(x-x0)**2/w**2 )
* (1+s*(x-x0)**2) + y0 )
# Probably a bad idea...
def calc3(self, x) :
# Automatically copy every class vairable
for k in self.__dict__ : exec(k+'= self.'+k)
sqrt, exp, pi = np.sqrt, np.exp, np.pi
return ( A/( w*sqrt(pi) )/(1+s*w**2/2)
* exp( -(x-x0)**2/w**2 )
* (1+s*(x-x0)**2) + y0 )
g = MyFunkyGaussian(2.0, 1.5, 3.0, 5.0, 0.0)
print(g.calc1(0.5))
print(g.calc2(0.5))
print(g.calc3(0.5))
第三个例子-即使用for k in self.__dict__ : exec(k+'= self.'+k)
基本上就是问题的实质所在,但是让我清楚一点,我认为这通常不是一个好主意。
欲了解更多信息,并通过类变量,甚至函数的方式进行迭代,看答案和讨论这个问题。有关动态命名变量的其他方法的讨论以及为什么通常这样做不是一个好主意,请参阅此博客文章。。
更新:似乎没有办法在Python3中的函数中动态更新或更改局部变量,因此calc3和类似的变体不再可能。我现在能想到的唯一与python3兼容的解决方案是使用globals
:
def calc4(self, x) :
# Automatically copy every class variable in globals
globals().update(self.__dict__)
sqrt, exp, pi = np.sqrt, np.exp, np.pi
return ( A/( w*sqrt(pi) )/(1+s*w**2/2)
* exp( -(x-x0)**2/w**2 )
* (1+s*(x-x0)**2) + y0 )
总体而言,这将是可怕的做法。