python-3.x 从类外部的staticmethod获取信息而不使用其示例

4szc88ey 于 2023-10-21 发布在 Python

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我有一个类，使用以下方法：

@staticmethod
def get_values(df: pd.DataFrame, val: str) -> pd.DataFrame:
    match val:
        case "mean_2_step":
            return (
                df["mean_2"]
                .shift()
                .rolling(window=10, min_periods=3, closed="right", step=2)
                .mean()
            )
        case "mean_4_step":
            return (
                df["mean_4"]
                .shift()
                .rolling(window=20, min_periods=4, closed="right", step=4)
                .mean()
            )
    return df

我想从该方法中获取信息，可能不调用它。该操作的主要目的是获取此信息（作为文档的一种形式）并将其保存在www.example.com中ReadMe.md，如下所示：
| 瓦尔|计算|
| --|--|
| 平均2步|df[“mean_2”].shift（）.rolling（window=10，min_periods=3，closed=“right”，step=2）.mean（）|
| 平均4步|df[“mean_4”].shift（）.rolling（window=20，min_periods=4，closed=“right”，step=4）.mean（）|
如何做到这一点？

python-3.x

来源：https://stackoverflow.com/questions/77239782/getting-information-from-staticmethod-outside-of-class-without-its-instance

1条答案

按热度按时间

jhdbpxl91#

你要做的是解析函数源代码（body），以 <match pattern的形式获取特定节点match_case s的信息：match body>. inspect和ast模块是最好的。
假设你的类叫做MyClass。
算法如下：

使用inspect.getsource获取函数对象的源代码
使用textwrap.dedent更正缩进，为进一步解析做准备
将源代码解析为 AST 节点，其中包含ast.parse
使用ast.walk遍历后代节点，同时仅过滤所需类型的节点ast.match_case
挖掘节点属性的文本值以填充最终的嵌套框架

import inspect
import ast
import textwrap

src = textwrap.dedent(inspect.getsource(MyClass.get_values))
pat = re.compile(r'\s{2,}|\n', flags=re.M) # patern for eliminating extra whitespaces
match_cases = (n for n in ast.walk(ast.parse(src)) if isinstance(n, ast.match_case))

df = pd.DataFrame([[n.pattern.value.value,
                    pat.sub('', ast.get_source_segment(src, n.body[0].value))]
                   for n in match_cases], columns=['val', 'calcuation'])
print(df)

val                                                                             calcuation
0  mean_2_step  df["mean_2"].shift().rolling(window=10, min_periods=3, closed="right", step=2).mean()
1  mean_4_step  df["mean_4"].shift().rolling(window=20, min_periods=4, closed="right", step=4).mean()

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