Artikel ini meneroka bagaimana untuk memastikan bahawa apabila sifat objek dalaman berubah, objek agregat luaran secara automatik dapat melihat dan mengemas kini keadaan mereka ketika berurusan dengan struktur objek bersarang kompleks di Python. Dengan menganalisis kes sebenar pembina data, kami akan menunjukkan cara menggunakan kaedah kemas kini yang jelas dan reka bentuk hierarki untuk mencapai mekanisme penyegerakan data yang cekap dan boleh dipelihara untuk mengelakkan kekosongan kemas kini yang mencetuskan secara manual.

Latar Belakang Masalah: Cabaran Perubahan dalam Sifat Objek Bersarang

Apabila membina sistem berorientasikan objek kompleks, kita sering menghadapi situasi di mana objek agregat (seperti kelas yang mengandungi pelbagai sub-objek atau kamus) perlu mengemas kini keadaan mereka sendiri mengikut perubahan keadaan sub-objek dalaman mereka. Walau bagaimanapun, mekanisme Python (@property dan @setter) hanya dicetuskan secara lalai apabila harta itu sendiri ditugaskan semula, dan tidak dapat secara automatik merasakan perubahan keadaan dalaman objek yang dirujuk oleh harta itu.

Pertimbangkan senario berikut: Kami mempunyai kelas dataframe_builder_update yang mengagregatkan satu set objek Column_Builder dan menghasilkan hasil yang berasaskan kepada Column_Builders ini. Apabila kita perlu mengemas kini sifat dalaman Column_Builder (seperti tarikh), kita mengharapkan hasil DataFrame_Builder_Update untuk dikira semula secara automatik.

 Import Pandas sebagai PD

# Anggaplah bahawa ColumnBuilder adalah kelas yang mudah dengan Compulated_Output dan Kumpulan Properties Class ColumnBuilder:
    def __init __ (diri, nama, data, kumpulan = palsu, tarikh = ''):
        self.name = name
        self._data = data
        self.group = kumpulan
        self._date = tarikh
        self.calculated_output = self._calculate_output () # pengiraan awal @property
    tarikh def (diri):
        kembali self._date

    @date.setter
    Def Tarikh (diri, new_date):
        self._date = new_date
        # Dalam senario sebenar, pengiraan semula Conited_Output akan dicetuskan di sini untuk mencetuskan pengiraan semula dikira_Output (f "columnbuilder '{self.name}' dikemas kini ke {new_date}")
        self.calculated_output = self._calculate_output () # recallulate def _calculate_output (self):
        # Dalam senario sebenar, pengiraan kompleks akan dilakukan berdasarkan _data dan _date # Conited_output contoh yang dipermudahkan kembali pd.dataframe ({self.name: [len (self._date) jika self._date else 0, 1, 2])

# Asal dataframe_builder_update kelas reka bentuk kelas dataframe_builder_update:
    def __init __ (diri, column_builders):
        self._column_builders = column_builders
        self.build_dataframe () # awal membina def build_dataframe (diri):
        self.result_df = pd.dataFrame ()
        Untuk Column_Builder di self._column_builders:
            # Tentukan kaedah splicing berdasarkan atribut kumpulan column_builder jika tidak column_builder.group:
                self.result_df = pd.concat ([self.result_df, column_builder.calculated_output], paksi = 0)
            elif column_builder.group:
                self.result_df = pd.concat ([self.result_df, column_builder.calculated_output], paksi = 1)

    @Property
    def column_builders (diri):
        kembali self._column_builders

    @column_builders.setter
    Def Column_Builders (self, new_column_builders):
        self._column_builders = new_column_builders
        self.build_dataframe () # dicetuskan hanya apabila keseluruhan senarai diganti # Contoh menggunakan col1 = columnBuilder ('cola', [1,2,3], date = '01/01/2023 ')
col2 = columnBuilder ('colb', [4,5,6], kumpulan = benar, tarikh = '01/01/2023 ')
my_arr = [col1, col2]

DATAFRAME_BUILDER_OBJ = DATAFRAME_BUILDER_UPDATE (my_arr)
Cetak ("--- DataFrame Awal ---")
cetak (dataframe_builder_obj.result_df)

# Cuba mengemas kini harta tarikh cetakan Column_Builder dalaman ("\ n --- cuba mengemas kini harta benda dalaman (mengharapkan data data ibu bapa tidak akan dikemas kini secara automatik) ---")
[Setattr (OBJ, 'Tarikh', '12/29/2019 ') untuk OBJ dalam DataFrame_Builder_OBJ.Column_Builders]

Cetak ("\ ndataFrame setelah mengemas kini sifat dalaman (tidak dikemas kini secara automatik):")
cetak (dataframe_builder_obj.result_df) # Pada masa ini, result_df tidak dikemas kini # hanya dengan jelas memanggil binaan_dataframe () boleh mencetak ("\ n --- dataframe selepas secara eksplisit hubungi build_datafRame () ---")
DATAFRAME_BUILDER_OBJ.BUILD_DATAFRAME ()
cetak (dataframe_builder_obj.result_df)

Seperti yang dapat dilihat dari kod di atas, secara langsung mengubah suai harta benda objek ColumnBuilder dalam senarai dataframe_builder_obj.column_builders tidak akan mencetuskan kaedah Build_DataFrame () di dalam kelas dataframe_builder_update. Ini kerana harta tanah dataframe_builder_obj.column_builders itu sendiri belum ditugaskan semula, tetapi keadaan objek yang dirujuknya telah berubah. Perubahan "kedalaman" ini tidak dapat dilihat secara automatik oleh sistem atribut Python.

Penyelesaian: Mekanisme kemas kini berlapis

Untuk menyelesaikan masalah ini, kita perlu memperkenalkan mekanisme kemas kini hierarki, iaitu, apabila keadaan objek dalaman berubah, ia dapat memberitahu atau secara eksplisit mencetuskan kemas kini langkah objek peringkat atas atau langkah atau mencetuskan kemas kini langkah demi langkah demi langkah demi langkah.

Atas ialah kandungan terperinci . Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!