在dict（）中访问所有相同类型对象的方法

Question

我想直接从dict每个元素调用属性，而无需迭代。 我用matplotlib做了一个小例子，其中应同时创建和调用多个图形：

import matplotlib.pyplot as plt

class Graph(object):
    def __init__(self):
        self.figures = dict()
        self.axes = dict()
        for i in [1, 2]:
            self.figures[i], self.axes[i] = plt.subplots()

    def ax(self):
        return self.axes

    def fig(self):
        return self.figures

graphic = Graph()

graphic.ax().plot([0,1,2],[5,3,1])
graphic.fig().show()

因此应调用graphic.ax() / graphic.fig()每个轴/图。 是否有可能采取直接方法？

Answer 1

这个问题显示了如何从列表的所有元素中调用方法（这里的字典似乎没有用）： 有没有一种方法可以在python中为类的所有实例运行方法？

我们可以如下将其适应于matplotlib的情况。 例如，这允许调用graphic.axes.plot([0,1,2],[5,3,1])以便将该数据绘制到所有存储的轴上。

import matplotlib.pyplot as plt

class CallableContainer(object):
    def __init__(self):
        self.values = []
    def append(self,x):
        self.values.append(x)
    def __getattr__(self, key):
        def fn(*args,**kwargs):
            return [getattr(x,key)(*args,**kwargs) for x in self.values]
        return fn


class Graph(object):
    def __init__(self):
        self.figures = CallableContainer()
        self.axes = CallableContainer()
        for i in [1, 2]:
            fig,ax = plt.subplots()
            self.figures.append(fig)
            self.axes.append(ax)


graphic = Graph()

graphic.axes.plot([0,1,2],[5,3,1])
graphic.figures.tight_layout()

plt.show()

---

但是，如果真正的问题是如何生成不同的样式图，则宁愿编写一个函数，该函数将生成一个图表并以所有所需的样式进行调用，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt

def create_graph():
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot([1,2,4])
    ax.scatter([1,2,3],[3,3,3])

styles = ["grayscale", "Solarize_Light2", "ggplot"]
for style in styles:
    with plt.style.context((style)):
        create_graph()
plt.show()

这将使用不同的样式创建相同图形的三倍。

Answer 2

我仍然认为，遍历图形和/或坐标轴实例是可行的方法。 如果您想要实现比实现类中所需的每个函数更通用的功能，则可以使用getattr函数。 像这样：

import matplotlib.pyplot as plt

class Graph(object):
    def __init__(self):
        self.figures = dict()
        self.axes = dict()
        for i in [1, 2]:
            self.figures[i], self.axes[i] = plt.subplots()

    def ax(self):
        return self.axes

    def fig(self):
        return self.figures

    def call_ax_method(self, method, *args, **kwargs):
        for ax in self.axes.values():
            func = getattr(ax,method)
            func(*args, **kwargs)

    def call_fig_method(self, method, *args, **kwargs):
        for fig in self.figures.values():
            func = getattr(fig, method)
            func(*args,**kwargs)

graphic = Graph()

graphic.call_ax_method('plot',[0,1,2],[5,3,1], lw = 2, ls='-', marker='o')
graphic.call_fig_method('tight_layout')

plt.show()

顺便说一下，实际上不需要类中的ax和fig方法，因为您可以直接访问属性。

如果您不喜欢调用函数“ call_ax_method”和“ call_fig_method”，则可以编写第二个从dict派生的类并为其实现__call__方法：

import matplotlib.pyplot as plt

class InstanceDict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args,**kwargs)

    def __call__(self, method, *args, **kwargs):
        for inst in self.values():
            func = getattr(inst, method)
            func(*args, **kwargs)

class Graph(object):
    def __init__(self):
        self.figures = InstanceDict()
        self.axes = InstanceDict()
        for i in [1, 2]:
            self.figures[i], self.axes[i] = plt.subplots()

graphic = Graph()

graphic.axes('plot',[0,1,2],[5,3,1], lw = 2, ls='-', marker='o')
graphic.figures('tight_layout')

plt.show()