【推荐库】fastcore
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文档
安装
pip install fastcore介绍
Python是一种功能强大的动态语言。它不是把所有东西都融入到语言中，而是让程序员自定义语言，使之为自己工作。fastcore利用这种灵活性为Python添加了一些特性，这些特性的灵感来自于我们喜欢的其他语言，比如来自Julia的多重调度，来自Ruby的mixins，以及来自Haskell的curry, binding等等。它还添加了一些“缺失的特性”，并清理了Python标准库中的一些粗糙之处，比如简化并行处理，并将NumPy的想法引入到Python的列表类型中。
L（类似python的list，但含有很多其他功能）
from fastcore.all import * l = L(1,2,3) print(l) # (#3) [1,2,3] p = L.range(20).shuffle() print(p) # (#20) [0,10,7,16,5,1,14,17,9,8...] p.argwhere(ge(15)) # (#5) [3,7,11,14,18]patch 和 patch_to
使用这个可以轻松地给你所需要的类添加实例方法，当然也可以覆盖旧的实例方法
patch(f=None, as_prop=False, cls_method=False)
patch_to(cls, as_prop=False, cls_method=False)
装饰器:将f添加到第一个参数的类中(基于f的类型注释)例子1
# 自定义一个类_T8，继承自int class _T8(int): pass # 给_T8添加一个方法，self+a @patch def func(self:_T8, a): return self+a # 给_T8添加一个方法，self+a @patch_to(_T8) def func2(self, a): return self+a # 初始化_T8,赋值为1 t = _T8(1) print(t.func(10)) print(t.func2(10)) # 11 输出结果是11
例子2（给tensorflow的tf.Tensor添加实例方法）
这里我们来实现一个类似pytorch的tensor.sum()方法。
from fastcore.utils import patch_to import tensorflow as tf x = tf.random.normal((3,5)) s_x1 = tf.reduce_sum(x,axis=1) # tf.Tensor没有sum的实例方法，这里我们给它自定义一个sum方法 @patch_to(cls=[tf.Tensor, tf.Variable]) def sum(self, axis=None, keepdims=False, name=None): return tf.reduce_sum(self, axis=axis, keepdims=keepdims, name=name) s_x2 = x.sum(axis=1) print(all(s_x1==s_x2))例子3 (当我们既想重写别人库里面某个类的实例方法，又不想修改其源代码的时候，可以使用这个函数来重写原来的方法。)
from fastcore.all import * # 假设别人库定义了个Cat类，并且定义里实例方法call class Cat: def __init__(self, name): self.name = name def call(self): print(self.name, 'miao~') c = Cat(name="mimi") # 原先Cat的call方法打印miao~ c.call() # 我们使用patch函数重写了该方法 @patch def call(self:Cat): print(self.name, 'miaomiao~') # patch覆盖后,Cat的call方法打印miaomiao~ c.call() # 我们使用patch_to函数重写了该方法 # patch_to覆盖后,Cat的call方法打印miaomiaomiao~ @patch_to(Cat) def call(self): print(self.name, 'miaomiaomiao~') c.call()
