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本文介绍如何在Python中动态地为类实例添加、删除属性及方法,并展示了使用__slots__来限制实例属性的方法。

1.1.动态添加属性方法:

方法1:用对象名.属性名添加:p.age = 18

方法2:用setattr添加:if not hasattr(p,'age'):setattr(p,'age',18)

1.2.动态删除属性和方法:

方法1:del 对象.属性名

方法2:delattr(对象,"属性名")

1.3.__slots__限制实例属性方法:

用途:

限制类实例动态添加属性;使依赖__dict__无效;提高代码运行速度

注意:

__slots__限制只对类实例起作用,对继承子类不起作用

2.实例:

实例1:#动态添加属性,方法

# 类定义

class Student():

def __init__(self, name='Tom'):

self.name = name

# 调用

s,s1 = Student(),Student()

# 1.1.动态添加属性:

# 方法1:动态添加实例属性:sex

s.sex='man'

# 方法2:通过动态添加实例方法间接绑定属性:age

def setAge(self, age):

self.age = age

from types import MethodType

s.setAge = MethodType(setAge, s) # 动态实例绑定方法

#方法3:动态添加类属性

Student.score=99

# 1.2.动态属性测试:

s.setAge(22)

s.name,s.sex,s.age,s.score,Student.score# ('Tom', 'man', 22, 99, 99)

s.score=80

s.name,s.sex,s.age,s.score,Student.score#('Tom', 'man', 22, 80, 99)

Student.score=98

s.name,s.sex,s.age,s.score,Student.score# ('Tom', 'man', 22, 80, 98)

s1.score# 98

# s1.age # AttributeError

# 2.1.1.动态添加实例方法:

def add(self,x,y):

return x+y

def sub(self,x,y):

return x-y

mul=lambda self,x,y:x*y

s.add = MethodType(add, s) #参数1为函数,参数2为实例对象

s.sub=sub # Python不会自动将调用者绑定到参数1(self)需手动将调用者绑定为参数1(实例对象)

s.mul=mul # 能自动绑定参数1

# 测试:

s.add(2,3),s.sub(s,2,3),s.mul(s,2,3) #(5, -1, 6)

# s1.add(2,3),s1.sub(s1,2,3),s1.mul(s1,2,3)#都错误

# s.sub(2,3),s.mul(2,3) #都错误

# 2.1.2.动态添加all实例方法:

def add1(self,x,y):

return x+y

def sub1(self,x,y):

return x-y

mul1=lambda self,x,y:x*y

Student.add1 = MethodType(add1, s)

Student.sub1=sub1

Student.mul1=mul1

# 测试:

s.add1(2,3),s.sub1(2,3),s.mul1(2,3) #(5, -1, 6)

Student.add1(2,3),Student.sub1(s,2,3),Student.mul1(s,2,3) #(5, -1, 6)

Student.add1(2,3),Student.sub1(s1,2,3),Student.mul1(s1,2,3)#(5, -1, 6)

# Student.sub1(2,3),Student.mul1(2,3) #都错误

# 2.2.动态添加类方法:

@classmethod

def sport(cls,speed):

cls.score=80

return cls.score+speed

Student.sport = sport

Student.sport(100)#180

Student.score # 80

# 2.3.动态添加静态方法:

@staticmethod

def draw(hourse):

return hourse

Student.draw = draw

Student.draw('draw hourse')#'draw hourse'

# 3.动态删除属性和方法:

print(hasattr(s,'score'),hasattr(s,'setAge')) # True True 查看属性方法

del s.score;del Student.score;delattr(s,'setAge')# 删除属性方法

print(hasattr(s,'score'),hasattr(s,'setAge')) # False False

setattr(s,'score',80);setattr(Student,'score',88) # 动态创建属性

s.setAge = MethodType(setAge, s) # 动态创建方法

print(hasattr(s,'score'),hasattr(s,'setAge')) # True True

实例2:#__slots__限制实例属性方法

# 类定义

class Boy(object):

__slots__ = ('name', 'age','foo') # 限制实例属性方法仅能为name,age,foo

def __init__(self):

pass

# 调用

s = Boy()

s.name = 'Tom' # 绑定属性'name'

s.age = 25 # 绑定属性'age'

#s.score = 99 # 绑定属性'score' 引发AttributeError

fx=lambda self,x,y:x+y

s.foo = lambda self,x,y: print(self.name,x,y) #实例方法slots中一定要有该名称

bar= lambda self,x,y: print(self.name,x,y) #类方法,slots不必有

Boy.bar =bar

s.bar(2,3),bar(s,2,3) # Tom 2 3 Tom 2 3

s.foo(s,2,3) #Tom 2 3

<think>嗯,用户遇到了CUDA和pip安装时的FileNotFoundError,特别是提到nvcc、CUDA 12.4以及pip安装时的metadata生成失败。首先,我需要根据他们提供的引用信息和常见解决方法,逐步分析可能的原因和解决方案。 首先,用户引用了几个解决类似问题的例子,比如安装特定版本的cumm和apex时遇到的模块缺失问题,还有切换CUDA版本的方法。这些引用可能暗示用户之前尝试过调整CUDA版本或安装依赖库,但当前的问题涉及文件找不到。 可能的第一个原因是CUDA未正确安装或环境变量配置错误。用户提到nvcc,而引用3中检查nvcc -V是否成功,所以需要确认CUDA 12.4是否正确安装,路径是否正确。可能安装过程中有文件缺失,或者环境变量未正确指向CUDA 12.4的路径。比如,PATH和LD_LIBRARY_PATH是否包含正确的CUDA目录。 其次,用户可能在用pip安装某个包时出现错误,尤其是metadata生成失败,这可能与构建过程中的依赖项有关。比如,某些包需要CUDA工具链(如nvcc)来编译,但如果环境变量未正确设置,pip可能找不到nvcc,导致FileNotFoundError。此外,Python包可能对特定CUDA版本有要求,如果版本不匹配,也会导致问题。 接下来,用户的问题可能涉及到子进程调用失败,比如pip在安装时尝试运行外部命令(如nvcc),但找不到该命令。这时候需要检查CUDA的安装路径是否正确添加到系统路径中。例如,CUDA通常安装在/usr/local/cuda,或者特定版本如/usr/local/cuda-12.4,用户需要确保PATH中包含该bin目录,以及LD_LIBRARY_PATH包含lib64目录。 另外,CUDA 12.4可能相对较新,某些Python包可能尚未支持该版本,导致兼容性问题。这时候可能需要降级CUDA到支持的版本,如12.2或11.x,根据包的要求调整。例如,引用2中用户切换到CUDA 11.3解决了问题,可能需要类似的操作。 此外,用户提到的metadata-generation-failed错误可能与setuptools或wheel版本过旧有关,需要升级pip、setuptools和wheel。另外,安装时使用--verbose选项获取更多详细信息,帮助定位问题。 还有可能是权限问题,导致安装过程中无法访问某些目录,但用户使用的是pip,通常会在用户目录下安装,但如果是全局安装可能需要sudo。不过错误提示是FileNotFound而非权限拒绝,所以可能性较低。 总结可能的解决步骤: 1. 确认CUDA 12.4正确安装,检查nvcc -V输出。 2. 检查环境变量PATH和LD_LIBRARY_PATH是否包含CUDA的路径。 3. 确保pip安装的包支持CUDA 12.4,否则考虑降级CUDA版本。 4. 升级pip、setuptools、wheel到最新版本。 5. 安装时使用--no-cache-dir和--verbose选项查看详细错误。 6. 安装必要的构建依赖,如Linux上的build-essential。 7. 如果问题依旧,尝试从源代码安装相关包或查找预编译的版本。 另外,用户可能同时遇到多个问题,比如环境变量配置错误加上包版本不兼容,需要逐一排查。例如,先确保CUDA安装正确,再处理pip安装的问题。</think>### 解决CUDA安装和pip安装中FileNotFoundError的逐步方案 #### 1. 验证CUDA安装状态 首先确认CUDA 12.4是否正确安装: ```bash nvcc -V ``` 若提示`nvcc: command not found`,说明CUDA路径未正确配置或未安装。需检查CUDA安装路径是否包含在系统环境变量中[^3]。 #### 2. 配置CUDA环境变量 修改`.bashrc`或`.zshrc`文件,添加CUDA 12.4的路径(假设安装路径为`/usr/local/cuda-12.4`): ```bash export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" ``` 执行`source ~/.bashrc`生效后再次验证`nvcc -V`[^2]。 #### 3. 解决pip安装的metadata生成错误 升级pip和构建工具: ```bash pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` 安装时添加`--verbose`选项查看详细报错: ```bash pip install <package> --no-cache-dir --verbose ``` #### 4. 检查CUDA版本兼容性 若安装的Python包(如PyTorch/TensorFlow)不支持CUDA 12.4,需降级CUDA版本或安装预编译包。例如PyTorch支持CUDA 12.1: ```bash pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` #### 5. 补充系统依赖项 安装编译所需的系统工具: ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt-get install build-essential # CentOS sudo yum groupinstall "Development Tools" ``` #### 6. 手动指定CUDA路径 若环境变量未生效,在安装时显式指定CUDA路径: ```bash CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.4 pip install <package> ``` --- ### 关键问题总结 | 问题类型 | 典型表现 | 解决方案 | |---------|----------|----------| | CUDA路径未配置 | `nvcc: command not found` | 配置环境变量[^2] | | 版本不兼容 | `Unsupported CUDA version` | 降级CUDA或安装兼容包[^2] | | 缺少编译工具 | `metadata-generation-failed` | 安装系统依赖和升级工具链[^1] |
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