以前的答案基本上都是“你不能”或“你不应该”的变体。虽然我同意后一种观点,但从技术上讲,这个问题仍然没有答案。
此外,有人可能想要按照实际问题的要求做某事是有正当理由的。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。以下是在罐装示例中如何做到这一点的几种方法:
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)
基本上是问题的实际要求,但让我明确一点,我认为这通常不是一个好主意。
有关更多信息以及遍历类变量甚至函数的方法,请参阅此问题的答案和讨论。有关动态命名变量的其他方法的讨论,以及为什么这通常不是一个好主意,请参阅这篇博文。
更新:似乎没有办法在 Python3 中动态更新或更改函数中的局部变量,因此不再可能使用 calc3 和类似的变体。我现在能想到的唯一兼容 python3 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 )
总的来说,这将是一种可怕的做法。