datacalssesのインスタンスを含んだ値をJSONにするときのメモ - podhmo's diary
いつものやつです。対応していない値をjson.dumps()に与えるとTypeErrorが発生するやつです。 TypeError 例えばこういうdataclassを定義して。 from dataclasses import dataclass, asdict @dataclass class Point: x: int y: int json.dumpsするとTypeError import json p = Point(x=1, y=2) # TypeError: Object of type Point is not JSON serializable print(json.dumps(p)) default いつもどおりにdefaultを渡してあげる必要があります。ちょっとめんどくさいですが、is_dataclassという関数で調べられるのでどうにかなります。 import json
Python: functools.partial() で関数やメソッドを部分適用する - CUBE SUGAR CONTAINER
これまで存在すら知らなかったんだけど、標準ライブラリの functools.partial() はなかなか面白く使えそう。 これを使うと関数やメソッドの引数の一部をある値に固定した形で新しい呼び出し可能オブジェクトを作ることができる。 最初の例として functools.partial() の動作確認に使う関数を定義しておこう。 この関数 add() は単にふたつの引数を足し算するもの。 >>> def add(x, y): ... return x + y ... それでは functools.partial() を使って、先ほど定義した add() 関数のひとつ目の引数 x に 1 を部分適用した新しい関数 add_1() を作ってみよう。 ちなみにキーワード引数も使えるので、もし y を部分適用したい場合には functools.partial(add, y=1) になる。 >>>
Pythonのfunctoolsモジュール(デコレータ、部分適用) | Ore no homepage
Pythonの関数�の部分適用を行うfunctools.partial、デコレータを書くときなどに使うfunctools.wrapsについて。 えーと、社内の有志でbottle.pyのソースコードリーディングをやったんだよね。んで、まぁ、functoolsの理解が弱くて読むのに詰まったので、一旦自分の理解としてまとめておく。デコレータとか普段自分で実装する機会あまりないので、そのあたりの理解を深めることができたのも収穫だった。やっぱ勉強会は少人数の方がいいね。やる気ある人だけで催すクローズドなやつがいい。全員発表ルールの。会員制クラブみてーなやつ(違うか)。 0. functoolsについて まず、functoolsとはなんなのか？という話なんだけど、公式を見てみると次のような記述がある。 9.8. functools — 高階関数と呼び出し可能オブジェクトの操作 バージョン 2.5 で追
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How to pass arguments to pytest fixtures?
Using functools.lru_cache on functions with constant but non-hashable objects
