Примеры для 1 класса в пределах 5 распечатать: Карточки по математике “счёт в пределах 5” (1 класс)

3000 примеров по математике. 1 класс. Счёт от 1 до 5. (Елена Нефёдова, Ольга Узорова)

144 ₽

104 ₽

+ до 21 балла

Бонусная программа

Итоговая сумма бонусов может отличаться от указанной, если к заказу будут применены скидки.

Купить

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

В наличии больше 30 шт.

В наличии в 456 магазинах. Смотреть на карте

240

Цена на сайте может отличаться от цены в магазинах сети. Внешний вид книги может отличаться от изображения на сайте.

Книга предназначена для обучения счёту детей четырёх-семи лет. Цель пособия – помочь ребёнку распознать числа от 1 до 5, свободно выполнять сложение и вычитание в этих пределах. Вначале ребёнок учится пересчитывать, складывать, вычитать отдельные предметы и группы предметов, постепенно подходя к понятию абстрактного числа.

Описание

Характеристики

Книга предназначена для обучения счёту детей четырёх-семи лет. Цель пособия – помочь ребёнку распознать числа от 1 до 5, свободно выполнять сложение и вычитание в этих пределах. Вначале ребёнок учится пересчитывать, складывать, вычитать отдельные предметы и группы предметов, постепенно подходя к понятию абстрактного числа.
Чтобы ученик не испытывал затруднений в первом классе, желательно, чтобы счёт в пределах 1 – 5 был доведён почти до автоматизма.
Пособие можно использовать в качестве дополнительного материала на занятиях в детском саду, на уроках математики, а также для работы дома.

АСТ

На товар пока нет отзывов

Поделитесь своим мнением раньше всех

Как получить бонусы за отзыв о товаре

1

Сделайте заказ в интернет-магазине

2

Напишите развёрнутый отзыв от 300 символов только на то, что вы купили

3

Дождитесь, пока отзыв опубликуют.

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Если он окажется среди первых десяти, вы получите 30 бонусов на Карту Любимого Покупателя. Можно писать неограниченное количество отзывов к разным покупкам – мы начислим бонусы за каждый, опубликованный в первой десятке.

Правила начисления бонусов

Книга «3000 примеров по математике. 1 класс. Счёт от 1 до 5.» есть в наличии в интернет-магазине «Читай-город» по привлекательной цене. Если вы находитесь в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Казани, Екатеринбурге, Ростове-на-Дону или любом другом регионе России, вы можете оформить заказ на книгу Елена Нефёдова, Ольга Узорова «3000 примеров по математике. 1 класс. Счёт от 1 до 5.» и выбрать удобный способ его получения: самовывоз, доставка курьером или отправка почтой. Чтобы покупать книги вам было ещё приятнее, мы регулярно проводим акции и конкурсы.

Функция ВПР – Служба поддержки Майкрософт

Excel

Формулы и функции

Для работы со ссылками

Для работы со ссылками

Функция ВПР

Excel для Microsoft 365 Excel для Microsoft 365 для Mac Excel для Интернета Excel 2021 Excel 2021 for Mac Excel 2019 Excel 2019 для Mac Excel 2016 Excel 2016 для Mac Excel 2013 Excel 2010 Excel 2007 Excel для Mac 2011 Excel Starter 2010 Еще. ..Меньше

Совет: Попробуйте использовать новую функцию ПРОСМОТРX, улучшенную версию функции ВПР, которая работает в любом направлении и по умолчанию возвращает точные совпадения, что делает ее проще и удобнее в использовании, чем предшественницу.

Находите данные по строкам в таблице или диапазоне с помощью функции ВПР. Например, можно найти цену автомобильной детали по ее номеру или найти имя сотрудника по его идентификатору.

Самая простая функция ВПР означает следующее:

=ВПР(искомое значение; место для его поиска; номер столбца в диапазоне с возвращаемым значением; возврат приблизительного или точного совпадения — указывается как 1/ИСТИНА или 0/ЛОЖЬ).

Совет: Секрет функции ВПР состоит в организации данных таким образом, чтобы искомое значение (Фрукт) отображалось слева от возвращаемого значения, которое нужно найти (Количество).

Используйте функцию ВПР для поиска значения в таблице.

Синтаксис 

Например:

• =ВПР(A2;A10:C20;2;ИСТИНА)

• =ВПР(“Иванов”;B2:E7;2;ЛОЖЬ)

• =ВПР(A2;’Сведения о клиенте’!A:F;3;ЛОЖЬ)

Начало работы

Для построения синтаксиса функции ВПР вам потребуется следующая информация:

1. Значение, которое вам нужно найти, то есть искомое значение.

2. Диапазон, в котором находится искомое значение. Помните, что для правильной работы функции ВПР искомое значение всегда должно находиться в первом столбце диапазона. Например, если искомое значение находится в ячейке C2, диапазон должен начинаться с C.

3. Номер столбца в диапазоне, содержащий возвращаемое значение. Например, если в качестве диапазона вы указываете B2:D11, следует считать B первым столбцом, C — вторым и т. д.

4. При желании вы можете указать слово ИСТИНА, если вам достаточно приблизительного совпадения, или слово ЛОЖЬ, если вам требуется точное совпадение возвращаемого значения. Если вы ничего не указываете, по умолчанию всегда подразумевается вариант ИСТИНА, то есть приблизительное совпадение.

Теперь объедините все перечисленное выше аргументы следующим образом:

=ВПР(искомое значение; диапазон с искомым значением; номер столбца в диапазоне с возвращаемым значением; приблизительное совпадение (ИСТИНА) или точное совпадение (ЛОЖЬ)).

Примеры

Вот несколько примеров использования функции ВПР.

Пример 1

Пример 2

Пример 3

Пример 4

Пример 5

С помощью функции ВПР вы можете объединить несколько таблиц в одну, если одна из таблиц содержит поля, общие для всех остальных. Это может быть особенно удобно, если вам нужно поделиться книгой с пользователями более старых версий Excel, которые не поддерживают функции данных с несколькими таблицами в качестве источников данных. Благодаря объединению источников в одну таблицу и изменению источника функции данных на новую таблицу, функцию данных можно использовать в более старых версиях Excel (при условии, что функция данных поддерживается в более старой версии).

1. Скопируйте таблицу с общими полями на новый лист и присвойте имя.

2. Щелкните Данные > Работа с данными > Отношения, чтобы открыть диалоговое окно “Управление отношениями”.

3. org/ListItem”>

   Для каждого отношения в списке обратите внимание на следующее.

   • Поле, которое связывает таблицы (указано в скобках в диалоговом окне). Это искомое_значение для вашей формулы ВПР.

   • Имя связанной таблицы подстановки. Это таблица в вашей формуле ВПР.

   • Поле (столбец) в связанной таблице подстановки, содержащее данные, которые вам нужны в новом столбце. Эта информация не отображается в диалоговом окне “Управление отношениями”. Чтобы увидеть, какое поле нужно получить, посмотрите на связанную таблицу подстановки. Обратите внимание на номер столбца (A=1) — это номер_столбца в вашей формуле.

4. Чтобы добавить поле в новую таблицу, введите формулу ВПР в первом пустом столбце, используя сведения, собранные на шаге 3.

   В нашем примере столбец G использует адвоката (искомое_значение) для получения данных ставки из четвертого столбца (номер_столбца = 4) из таблицы листа “Адвокаты”, тблАдвокаты (таблица), с помощью формулы =ВПР([@Адвокат];тбл_Адвокаты;4;ЛОЖЬ).

   Формула также может использовать ссылку на ячейку и ссылку на диапазон. В нашем примере это =ВПР(A2;’Адвокаты’!A:D;4;ЛОЖЬ).

5. Продолжайте добавлять поля, пока не получите все необходимые поля. Если вы хотите подготовить книгу, содержащую функции данных, которые используют несколько таблиц, измените источник данных для функции данных на новую таблицу.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

См. также

Функция ПРОСМОТРX

Видео: когда и как использовать ВПР

Краткий справочник: функция ВПР

Исправление ошибки #Н/Д в функции ВПР

Поиск значений с помощью функций ВПР, ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ

Функция ГПР

Печать объектов класса в Python

Улучшить статью

Сохранить статью

• Уровень сложности: Easy
• Последнее обновление: 29 Дек, 2019

Улучшить статью

Сохранить статью

Объект является экземпляром класса. Класс похож на план, а экземпляр — это копия класса с фактическими значениями. Когда создается объект класса, говорят, что класс создается экземпляром. Все экземпляры имеют общие атрибуты и поведение класса. Но значения этих атрибутов, то есть состояние, уникальны для каждого объекта. Один класс может иметь любое количество экземпляров.

Обратитесь к приведенным ниже статьям, чтобы получить представление о классах и объектах в Python.

• Классы и объекты Python

Печать объектов дает нам информацию об объектах, с которыми мы работаем. В C++ мы можем сделать это, добавив дружественный ostream& оператор (ostream&, const Foobar&) метод для класса. В Java мы используем метод toString() . В Python этого можно добиться, используя __repr__ или __str__ методов. __repr__ используется, если нам нужна подробная информация для отладки, а __str__ используется для печати строковой версии для пользователей.

Example:

Вывод:

Из метода str Test: a – 1234, b – 5678. 
[Тест а: 1234 б: 5678]
 

Важные сведения о печати:

Далее

Печать списков в Python (5 разных способов)

Статьи по теме

struct — C-подобные структуры в Python

Задавать вопрос

спросил 14 лет, 5 месяцев назад

Изменено 4 дня назад

Просмотрено 805 тысяч раз

Есть ли способ удобно определить C-подобную структуру в Python? Я устал писать такие вещи, как:

 class MyStruct():
    def __init__(я, поле1, поле2, поле3):
        само.поле1 = поле1
        само.поле2 = поле2
        self.field3 = поле3
 

• питон
• структура

10

С введением классов данных в Python 3. 7 мы очень близки.

Следующий пример похож на приведенный ниже пример NamedTuple , но в результате получается объект mutable , и он допускает значения по умолчанию.

 из классов данных импортировать класс данных
@dataclass
Класс Точка:
    х: плавающий
    у: плавать
    г: число с плавающей запятой = 0,0
р = точка (1,5, 2,5)
print(p) # Точка(x=1.5, y=2.5, z=0.0)
 

Это прекрасно сочетается с новым модулем набора текста, если вы хотите использовать более конкретные аннотации типов.

Я так ждал этого! Если вы спросите меня, классы данных и новое объявление NamedTuple в сочетании с модулем typing — это находка!

Улучшенное объявление NamedTuple

Начиная с Python 3.6 стало довольно просто и красиво (ИМХО), пока можно жить с неизменностью .

Был представлен новый способ объявления NamedTuples, который также позволяет использовать аннотации типов:

 от ввода импорта NamedTuple
Пользователь класса (NamedTuple):
    название: ул. 
класс MyStruct (NamedTuple):
    фу: ул
    бар: инт
    баз: список
    qux: пользователь
my_item = MyStruct('foo', 0, ['baz'], пользователь('питер'))
print(my_item) # MyStruct(foo='foo', bar=0, baz=['baz'], qux=User(name='peter'))
 

10

Используйте именованный кортеж, который был добавлен в модуль коллекций стандартной библиотеки в Python 2.6. Также можно использовать рецепт именованного кортежа Раймонда Хеттингера, если вам нужна поддержка Python 2.4.

Это хорошо для вашего базового примера, но также охватывает множество пограничных случаев, с которыми вы можете столкнуться позже. Ваш фрагмент выше будет записан как:

 из коллекций import namedtuple
МояСтруктура = namedtuple("МояСтруктура", "поле1 поле2 поле3")
 

Вновь созданный тип можно использовать следующим образом:

 m = MyStruct("foo", "bar", "baz")
 

Вы также можете использовать именованные аргументы:

 m = MyStruct(field1="foo", field2="bar", field3="baz")
 

8

Вы можете использовать кортеж для многих вещей, где вы использовали бы структуру в C (что-то вроде координат x, y или цветов RGB).

Для всего остального вы можете использовать словарь или вспомогательный класс, подобный этому:

 >>> class Bunch:
... def __init__(self, **kwds):
... self.__dict__.update(kwds)
...
>>> mystruct = Bunch (поле1=значение1, поле2=значение2)
 

Я думаю, что «окончательное» обсуждение находится здесь, в опубликованной версии «Поваренной книги Python».

5

Возможно, вы ищете структуры без конструкторов:

 класс Пример:
  имя = ''
  среднее = 0,0
  values ​​= None # Здесь нельзя инициализировать список!
s1 = Образец ()
s1.name = "образец 1"
s1.значения = []
s1.values.append(1)
s1.values.append(2)
s1.values.append(3)
s2 = Образец ()
s2.name = "образец 2"
s2.значения = []
s2.values.append(4)
для v в s1.values: # печатает 1,2,3 --> ОК.
  напечатать v
Распечатать "***"
для v в s2.values: # печатает 4 --> OK.
  напечатать v
 

8

Как насчет словаря?

Примерно так:

 myStruct = {'field1': 'some val', 'field2': 'some val'}
 

Затем вы можете использовать это для управления значениями:

 print myStruct['field1']
myStruct['field2'] = 'некоторые другие значения'
 

И значения не обязательно должны быть строками. Они могут быть практически любым другим объектом.

2

dF: это довольно круто... я не знаю, что я мог получить доступ к полям в класс, использующий dict.

Марк: ситуации, которые я хотел бы иметь это именно тогда, когда я хочу кортеж но ничего такого "тяжелого", как словарь.

Вы можете получить доступ к полям класса с помощью словаря, потому что поля класса, его методы и все его свойства хранятся внутри с помощью словарей (по крайней мере, в CPython).

...Что приводит нас к вашему второму комментарию. Вера в то, что словари Python «тяжелые», является крайне непитоновской концепцией. И чтение таких комментариев убивает мой Python Zen. Это не хорошо.

Видите ли, когда вы объявляете класс, вы на самом деле создаете довольно сложную оболочку для словаря, так что, во всяком случае, вы добавляете больше накладных расходов, чем при использовании простого словаря. Накладные расходы, которые, кстати, бессмысленны в любом случае. Если вы работаете над приложениями, критически важными для производительности, используйте C или что-то в этом роде.

1

Я также хотел бы добавить решение, использующее слоты:

 class Point:
    __slots__ = ["х", "у"]
    def __init__(я, х, у):
        я.х = х
        селф.у = у
 

Определенно проверьте документацию по слотам, но краткое объяснение слотов заключается в том, что это способ python сказать: «Если вы можете заблокировать эти атрибуты и только эти атрибуты в классе таким образом, что вы фиксируете, что вы не будете добавлять новые атрибуты один раз создается экземпляр класса (да, вы можете добавить новые атрибуты в экземпляр класса, см. пример ниже), тогда я избавлюсь от выделения большого объема памяти, позволяющего добавлять новые атрибуты в экземпляр класса, и использовать только то, что мне нужно для этих слотированные атрибуты ".

Пример добавления атрибутов к экземпляру класса (таким образом, без использования слотов):

 class Point:
    def __init__(я, х, у):
        я.х = х
        селф.у = у
p1 = точка (3,5)
p1.z = 8
печать (p1.z)
 

Вывод: 8

Пример попытки добавить атрибуты в экземпляр класса, где использовались слоты:

 class Point:
    __slots__ = ["х", "у"]
    def __init__(я, х, у):
        я.х = х
        селф.у = у
p1 = точка (3,5)
p1.z = 8
 

Вывод: AttributeError: объект "Point" не имеет атрибута "z"

Это может эффективно работать как структура и использовать меньше памяти, чем класс (как и структура, хотя я не исследовал точно, сколько именно). Рекомендуется использовать слоты, если вы будете создавать большое количество экземпляров объекта и вам не нужно добавлять атрибуты. Точечный объект является хорошим примером этого, поскольку вполне вероятно, что можно создать множество точек для описания набора данных.

1

Вы можете создать подкласс структуры C, доступной в стандартной библиотеке. Модуль ctypes предоставляет класс Structure. Пример из документации:

 >>> from ctypes import *
>>> класс POINT(Структура):
... _fields_ = [("x", c_int),
... ("у", c_int)]
...
>>> точка = ПУНКТ(10, 20)
>>> вывести точку.x, точку.y
10 20
>>> точка = ПУНКТ(y=5)
>>> вывести точку.x, точку.y
0 5
>>> ТОЧКА(1, 2, 3)
Traceback (последний последний вызов):
  Файл "", строка 1, в ?
ValueError: слишком много инициализаторов
>>>
>>> класс RECT(Структура):
... _fields_ = [("верхний левый", POINT),
... ("внизу справа", POINT)]
...
>>> rc = RECT(точка)
>>> напечатать rc.upperleft.x, rc.upperleft.y
0 5
>>> напечатать rc.lowerright.x, rc.lowerright.y
0 0
>>>
 

0

Вы также можете передать параметры инициализации в переменные экземпляра по позиции

 # Класс абстрактной структуры
Структура класса:
    def __init__ (я, *argv, **argd):
        если длина (аргумент):
            # Обновление по словарю
            self. __dict__.update (argd)
        еще:
            # Обновление по позиции
            attrs = фильтр (лямбда x: x[0:2] != "__", dir(self))
            для n в диапазоне (len (argv)):
                setattr(self, attrs[n], argv[n])
# Конкретный класс
класс Point3dStruct (Структура):
    х = 0
    у = 0
    г = 0
pt1 = Point3dStruct()
pt1.x = 10
распечатать pt1.x
напечатать "-"*10
pt2 = Point3dStruct(5, 6)
распечатать pt2.x, pt2.y
напечатать "-"*10
pt3 = Point3dStruct (x=1, y=2, z=3)
напечатать pt3.x, pt3.y, pt3.z
напечатать "-"*10
 

2

Всякий раз, когда мне нужен «мгновенный объект данных, который также ведет себя как словарь» (я не не думаю о структурах C!), я думаю об этом милом хаке:

 class Map(dict):
    def __init__(я, **kwargs):
        super(Map, self).__init__(**kwargs)
        self.__dict__ = я
 

Теперь вы можете просто сказать:

 struct = Map(field1='foo', field2='bar', field3=42)
self. assertEquals('bar', struct.field2)
self.assertEquals (42, структура ['field3'])
 

Идеально подходит для тех случаев, когда вам нужен «пакет данных, который НЕ является классом», и когда именованные кортежи непонятны...

1

Некоторые ответы здесь очень сложные. Самый простой вариант, который я нашел, это (от: http://norvig.com/python-iaq.html):

 class Struct:
    «Структура, в которой могут быть определены любые поля».
    def __init__(self, **entries): self.__dict__.update(entries)
 

Инициализация:

 >>> options = Struct(answer=42, linelen=80, font='courier')
>>> варианты.ответ
42
 

добавляем еще:

 >>> options.cat = "собака"
>>> варианты.cat
собака
 

изменить: Извините, что не видел этот пример ниже.

2

Вы получаете доступ к структуре C-Style в python следующим образом.

 класс cstruct:
    переменная_я = 0
    переменная_f = 0,0
    var_str = ""
 

 объект = cstruct ()
obj.var_i = 50
obj.var_f = 50,00
obj.var_str = "пятьдесят"
print "cstruct: obj i=%d f=%f s=%s" %(obj.var_i, obj.var_f, obj.var_str)
 

 obj_array = [cstruct() для i в диапазоне (10)]
obj_array[0].var_i = 10
obj_array[0].var_f = 10,00
obj_array[0].var_str = "десять"
# идем дальше и заполняем оставшиеся экземпляры массива структурой
#распечатать все значение
для я в диапазоне (10):
    print "cstruct: obj_array i=%d f=%f s=%s" %(obj_array[i].var_i, obj_array[i].var_f, obj_array[i].var_str)
 

Примечание: вместо имени «cstruct» используйте имя своей структуры вместо var_i, var_f, var_str определите переменную-член вашей структуры.

1

Это может быть немного поздно, но я сделал решение, используя метаклассы Python (версия декоратора также ниже).

Когда __init__ вызывается во время выполнения, он захватывает каждый из аргументов и их значение и присваивает их как переменные экземпляра вашему классу. Таким образом, вы можете создать структуроподобный класс без необходимости вручную назначать каждое значение.

В моем примере нет проверки ошибок, поэтому его легче понять.

 класс MyStruct (тип):
    def __call__(cls, *args, **kwargs):
        имена = cls.__init__.func_code.co_varnames[1:]
        self = type.__call__(cls, *args, **kwargs)
        для имени, значение в zip (имена, аргументы):
            setattr(я, имя, значение)
        для имени значение в kwargs.iteritems():
            setattr(я, имя, значение)
        вернуть себя
 

Вот он в действии.

 >>> класс MyClass(объект):
    __metaclass__ = МояСтруктура
    def __init__(я, а, б, в):
        проходить
>>> мой_экземпляр = МойКласс(1, 2, 3)
>>> my_instance.a
1
>>>
 

Я разместил его на Reddit, а /u/matchu опубликовал более чистую версию декоратора. Я бы посоветовал вам использовать его, если вы не хотите расширять версию метакласса.

 >>> по умолчанию init_all_args(fn):
    @обертки(fn)
    def wrapper_init(self, *args, **kwargs):
        имена = fn. func_code.co_varnames[1:]
        для имени, значение в zip (имена, аргументы):
            setattr(я, имя, значение)
        для имени значение в kwargs.iteritems():
            setattr(я, имя, значение)
    вернуть завернутый_инит
>>> Тест класса (объект):
    @init_all_args
    def __init__(я, а, б):
        проходить
>>> а = тест (1, 2)
>>> а.а.
1
>>>
 

3

Я написал декоратор, который можно использовать для любого метода, чтобы все переданные аргументы или любые значения по умолчанию присваивались экземпляру.

 def argumentsToAttributes (метод):
    имя_аргумента = method.func_code.co_varnames[1:]
    # Создать словарь значений по умолчанию:
    defaultsDict = {}
    defaults = method.func_defaults if method.func_defaults else ()
    для i значение по умолчанию в перечислении (значения по умолчанию, начало = len (имена аргументов) - len (значения по умолчанию)):
        defaultsDict[имя_аргумента[i]] = по умолчанию
    def newMethod(self, *args, **kwargs):
        # Используйте позиционные аргументы. 
        для имени, значение в zip(argumentNames, args):
            setattr(я, имя, значение)
        # Добавьте аргументы ключевого слова. Если чего-то не хватает, используйте значение по умолчанию.
        для имени в argumentsNames[len(args):]:
            setattr (я, имя, kwargs.get (имя, defaultsDict [имя]))
        # Запустить все, что еще нужно сделать методу.
        метод(я, *args, **kwargs)
    вернуть новый метод
 

Быстрая демонстрация. Обратите внимание, что я использую позиционный аргумент a , использую значение по умолчанию для b и именованный аргумент c . Затем я печатаю все 3 ссылки на self , чтобы показать, что они были правильно назначены до ввода метода.

 класс А (объект):
    @argumentsToAttributes
    def __init__(self, a, b = 'Невидимый', c = 'Привет'):
        распечатать (я)
        распечатать (я.б)
        печать (я.с)
А('Почему', с = 'Ничего')
 

Обратите внимание, что мой декоратор должен работать с любым методом, а не только с __init__ .

Я не вижу здесь этого ответа, поэтому думаю, что добавлю его, так как сейчас я склоняюсь к Python и только что обнаружил его. Учебное пособие по Python (в данном случае Python 2) дает следующий простой и эффективный пример:

 class Employee:
    проходить
john = Employee() # Создать пустую запись сотрудника
# Заполняем поля записи
john.name = 'Джон Доу'
john.dept = 'компьютерная лаборатория'
джон.зарплата = 1000
 

То есть создается пустой объект класса, затем создается экземпляр, и поля добавляются динамически.

Преимущество этого в том, что он действительно прост. Недостатком является то, что он не особенно самодокументирован (предполагаемые члены нигде не перечислены в «определении» класса), а неустановленные поля могут вызвать проблемы при доступе. Эти две проблемы могут быть решены с помощью:

 class Сотрудник:
    защита __init__ (сам):
        self.name = None # или что-то подобное
        self.dept = Нет
        self.salary = Нет
 

Теперь с первого взгляда можно хотя бы увидеть, какие поля будет ожидать программа.

Оба склонны к опечаткам, john.slarly = 1000 получится. Тем не менее, это работает.

Вот решение, в котором для хранения данных используется класс (никогда не созданный). Мне нравится, что этот способ почти не требует набора текста и не требует дополнительных пакетов и т. д.

 class myStruct:
    поле1 = "один"
    поле2 = "2"
 

При необходимости вы можете добавить дополнительные поля позже:

 myStruct.field3 = 3
 

Для получения значений к полям обращаются как обычно:

 >>> myStruct.field1
'один'
 

4

Лично мне этот вариант тоже нравится. Он расширяет ответ @dF.

 структура класса:
    def __init__(self, *sequential, **named):
        fields = dict(zip(sequential, [None]*len(sequential)), **named)
        self.__dict__.update(поля)
    защита __repr__(сам):
        вернуть строку (я.__dict__)
 

Поддерживает два режима инициализации (которые можно комбинировать):

 # Структура с полем1, полем2, полем3, которые инициализируются значением Нет. 
mystruct1 = struct("поле1", "поле2", "поле3")
# Структура с field1, field2, field3, которые инициализируются в соответствии с аргументами.
mystruct2 = структура (поле1 = 1, поле2 = 2, поле3 = 3)
 

Кроме того, он печатает лучше:

 print(mystruct2)
# Выводит: {'field3': 3, 'field1': 1, 'field2': 2}
 

Именно для этой цели существует пакет python. см. cstruct2py

cstruct2py — это чистая библиотека Python для создания классов Python из кода C и использования их для упаковки и распаковки данных. Библиотека может анализировать заголовки C (объявления структур, объединений, перечислений и массивов) и эмулировать их в python. Сгенерированные классы Python могут анализировать и упаковывать данные.

Например:

 typedef struct {
  интервал х;
  инт у;
} Точка;
после создания класса pythonic...
р = точка (х = 0x1234, у = 0x5678)
p.packed == "\x34\x12\x00\x00\x78\x56\x00\x00"
 

Как использовать

Сначала нам нужно сгенерировать pythonic структуры:

 import cstruct2py
парсер = cstruct2py. c2py.Parser()
parser.parse_file('примеры/example.h')
 

Теперь мы можем импортировать все имена из кода C:

 parser.update_globals(globals())
 

Мы также можем сделать это напрямую:

 A = parser.parse_string('struct A { int x; int y;};')
 

Использование типов и определений из кода C

 a = A()
ах = 45
распечатать
buf = a.packed
б = А (баф)
печатать б
с = А('аааа11112222', 2)
печатать с
печать репр(с)
 

Результат будет следующим:

 {'x':0x2d, 'y':0x0}
{'х': 0x2d, 'у': 0x0}
{'х': 0x31316161, 'у': 0x32323131}
А('аа111122', х=0x31316161, у=0x32323131)
 

Клон

Для клона cstruct2py запустить:

 git clone https://github.com/st0ky/cstruct2py.git --recursive
 

0

Вот быстрый и грязный трюк:

 >>> ms = Warning()
>>> мс.foo = 123
>>> ms.bar = 'акафрит'
 

Как это работает? Он просто повторно использует встроенный класс Warning (производный от Exception ) и использует его так, как это был ваш собственный определенный класс.

Плюсы в том, что вам не нужно ничего сначала импортировать или определять, что «Предупреждение» — это короткое имя, а также то, что оно ясно дает понять, что вы делаете что-то грязное, что не должно использоваться где-либо еще, кроме вашего небольшого скрипта. .

Кстати, я пытался найти что-то еще проще, например ms = object() , но не смог (последний пример не работает). Если у вас есть, мне интересно.

0

NamedTuple удобен. но там производительность и память никто не разделяет.

 от ввода импорта NamedTuple
import guppy # pip install guppy
импортировать время
Пользователь класса:
    def __init__(self, name: str, uid: int):
        self.name = имя
        self.uid = идентификатор пользователя
класс UserSlot:
    __slots__ = ('имя', 'идентификатор пользователя')
    def __init__(self, name: str, uid: int):
        self.name = имя
        self.uid = идентификатор пользователя
класс UserTuple (NamedTuple):
    # __slots__ = () # AttributeError: невозможно перезаписать атрибут NamedTuple __slots__
    название: ул. 
    идентификатор: интервал
def get_fn(obj, attr_name: str):
    деф получить():
        getattr(obj, attr_name)
    вернуть получить
 

, если «проверка памяти»:
    obj = [User('Carson', 1) for _ in range(1000000)] # Всего: 189138883
    obj_slot = [UserSlot('Carson', 1) for _ in range(1000000)] # 77718299 <-- победитель
    obj_namedtuple = [UserTuple('Carson', 1) for _ in range(1000000)] # 85718297
    print(guppy.hpy().heap()) # Запускаем эту функцию отдельно.
    """
    Количество индексов % Размер % Совокупный % Вид (класс / определение класса)
     0 1000000 24 112000000 34 112000000 34 dict of __main__.User
     1 1000000 24 64000000 19176000000 53 __main__.UserTuple
     2 1000000 24 56000000 17 232000000 70 __main__.Пользователь
     3 1000000 24 56000000 17 288000000 87 __main__.UserSlot
     ...
    """
если «тест производительности»:
    obj = Пользователь('Карсон', 1)
    obj_slot = UserSlot('Карсон', 1)
    obj_tuple = UserTuple('Карсон', 1)
    time_normal = мин (timeit. repeat (get_fn (объект, 'имя'), повтор = 20))
    print(time_normal) # 0.12550550000000005
    time_slot = min (timeit.repeat (get_fn (obj_slot, 'имя'), повтор = 20))
    печать (временной_слот) # 0.13686
000008
    time_tuple = мин (timeit.repeat (get_fn (obj_tuple, 'имя'), повтор = 20))
    print(time_tuple) # 0.16006120000000124
    print(time_tuple/time_slot) # 1.1694481584580898 # Слот почти на 17% быстрее, чем NamedTuple в Windows. (Питон 3.7.7)
 

Если ваш __dict__ не используется, выберите между __slots__ (более высокая производительность и хранилище) и NamedTuple (очистить для чтения и использования)

Вы можете просмотреть эту ссылку (использование слотов ), чтобы получить больше __slots__ информации.

https://stackoverflow.com/a/32448434/159695 не работает в Python3.

https://stackoverflow.com/a/35993/159695 работает в Python3.

И я расширяю его, добавляя значения по умолчанию.

 класс myStruct:
    def __init__(я, **kwds):
        селф.х=0
        self.__dict__.update(kwds) # Должен быть последним, чтобы принять назначенную переменную-член.
    защита __repr__(сам):
        args = ['%s=%s' % (k, repr(v)) для (k,v) в vars(self).items()]
        вернуть '%s(%s)' % ( self.__class__.__qualname__, ', '.join(args))
а=мояСтруктура()
б = моя структура (х = 3, у = 'тест')
c=myStruct(x='str')
>>> а
моя структура (х = 0)
>>> б
myStruct(x=3, y='тест')
>>> с
мояСтруктура(х='строка')
 

1

Следующее решение структуры основано на реализации namedtuple и некоторых предыдущих ответах. Однако, в отличие от namedtuple, он является изменчивым в своих значениях, но, как и структура c-стиля, неизменяемой в именах/атрибутах, чего нет в обычном классе или словаре.

 _class_template = """\
класс {имя_типа}:
def __init__(я, *args, **kwargs):
    поля = {имена_полей!r}
    для х в полях:
        setattr(я, х, нет)
    для имени, значение в zip (поля, аргументы):
        setattr(я, имя, значение)
    для имени значение в kwargs. items():
        setattr(я, имя, значение)
защита __repr__(сам):
    вернуть ул (вары (сам))
def __setattr__(я, имя, значение):
    если имя отсутствует в {field_names!r}:
        поднять KeyError("недопустимое имя: %s" % имя)
    object.__setattr__(я, имя, значение)
"""
структура def (имя_типа, имена_полей):
    class_definition = _class_template.format(
        имя_типа = имя_типа,
        имена_полей = имена_полей)
    namespace = dict(__name__='struct_%s' % typename)
    exec (определение_класса, пространство имен)
    результат = пространство имен [имя типа]
    результат._источник = определение_класса
    вернуть результат
 

Использование:

 Person = struct('Person', ['firstname','lastname'])
универсальный = человек ()
Майкл = Человек('Майкл')
Джонс = Человек (фамилия = 'Джонс')
В [168]: michael.middlename = 'бен'
Traceback (последний последний вызов):
  Файл "", строка 1, в 
michael.middlename = 'бен'
  Файл "", строка 19, в __setattr__
KeyError: 'недопустимое имя: отчество'
 

Если у вас нет 3. 7 для @dataclass и вам нужна изменяемость, вам может подойти следующий код. Он достаточно самодокументирован и удобен для IDE (автозаполнение), предотвращает повторную запись, легко расширяется, и очень просто проверить, что все переменные экземпляра полностью инициализированы:

 класс Params():
    защита __init__(сам):
        self.var1 : int = Нет
        self.var2 : ул = Нет
    защита are_all_defined (я):
        для ключа, значение в self.__dict__.items():
            assert (значение не None), "переменная экземпляра {} по-прежнему None".format(key)
        вернуть Истина
параметры = параметры ()
параметры.var1 = 2
params.var2 = 'привет'
утверждать (params.are_all_defined)
 

Лучший способ сделать это — использовать собственный класс словаря, как описано в этом сообщении: https://stackoverflow.com/a/14620633/8484485

Если требуется поддержка автодополнения iPython, просто определите функцию dir () следующим образом:

 class AttrDict(dict):
    def __init__(я, *args, **kwargs):
        super(AttrDict, self). __init__(*args, **kwargs)
        self.__dict__ = я
    защита __dir__(я):
        вернуть self.keys()
 

Затем вы определяете свою псевдоструктуру следующим образом: (это вложенная структура)

 my_struct=AttrDict ({
    'com1': AttrDict ({
        'инст': [0x05],
        'числа': 2,
        'canpayload': Ложь,
        «полезная нагрузка»: нет
    })
})
 

Затем вы можете получить доступ к значениям внутри my_struct следующим образом:

print(my_struct.com1.inst)

=> [5]

Самый простой способ, который я могу придумать, это использовать декоратор класса, который позволяет объявить статический класс и переписать его, чтобы он действовал как структура с обычными именованными свойствами:

 из структуры импорта as_struct
@структура
класс Продукт():
    имя = 'неизвестный продукт'
    количество = -1
    артикул = '-'
# создать экземпляр
p = Товар('плюшевая игрушка', sku='12-345-6789')
# проверить содержимое:
p. name # плюшевая игрушка
п.количество # -1
р.ску № 12-345-6789
 

Используя следующий код декоратора:

 def struct(struct_class):
 # создаем новую инициализацию
 def struct_init(я, *args, **kwargs):
 i = 0 # нам действительно не нужен enumerate()...
 для значения в аргументах:
 имя = имена_участников[я]
 значение_по умолчанию = значения_членов[i]
 setattr(self, name, value if value not None else default_value)
 i += 1 # ...нам просто нужно добавить int
 для ключа, значения в kwargs.items():
 я = Member_names.index(ключ)
 значение_по умолчанию = значения_членов[i]
 setattr(я, ключ, значение, если значение не равно None else default_value)
 # извлекаем элементы структуры
 имена_участников = []
 член_значения = []
 для attr_name в каталоге (struct_class):
 если не attr_name.startswith('_'):
 значение = getattr (класс_структуры, имя_атрибута)
 если не вызывается (значение):
 member_names.