在 numexpr 表达式中使用对象属性

Use object attribute in numexpr expression

我正在尝试在 numexpr 表达式中使用对象属性。 最明显的做法是:

import numpy as np
import numexpr as ne

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.a = np.zeros(10)

o = MyClass()

o.a

b = ne.evaluate("o.a+1")

导致以下错误

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-22-dc90c81859f1> in <module>()
     10 o.a
     11 
---> 12 b = ne.evaluate("o.a+1")

~/.local/lib/python3.5/site-packages/numexpr/necompiler.py in evaluate(ex, local_dict, global_dict, out, order, casting, **kwargs)
    799     expr_key = (ex, tuple(sorted(context.items())))
    800     if expr_key not in _names_cache:
--> 801         _names_cache[expr_key] = getExprNames(ex, context)
    802     names, ex_uses_vml = _names_cache[expr_key]
    803     arguments = getArguments(names, local_dict, global_dict)

~/.local/lib/python3.5/site-packages/numexpr/necompiler.py in getExprNames(text, context)
    706 
    707 def getExprNames(text, context):
--> 708     ex = stringToExpression(text, {}, context)
    709     ast = expressionToAST(ex)
    710     input_order = getInputOrder(ast, None)

~/.local/lib/python3.5/site-packages/numexpr/necompiler.py in stringToExpression(s, types, context)
    296         names.update(expressions.functions)
    297         # now build the expression
--> 298         ex = eval(c, names)
    299         if expressions.isConstant(ex):
    300             ex = expressions.ConstantNode(ex, expressions.getKind(ex))

<expr> in <module>()

AttributeError: 'VariableNode' object has no attribute 'a'

咨询 another question,我使用 numexprglobal_dict:

得到了一个不太令人满意的解决方案
import numpy as np
import numexpr as ne

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.a = np.zeros(10)

o = MyClass()

o.a

b = ne.evaluate("a+1", global_dict={'a':o.a})

一旦 MyClass 有十几个属性并且有一些这样的调用 ne.evaluate

有没有一种简单、干净的方法来做到这一点?

如果您的对象开始具有很多属性,您主要关心的似乎是 evaluate 调用的 scalability/maintainability。您可以通过传递 vars(o):

来自动化这部分
import numpy as np
import numexpr as ne

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.a = np.arange(10000)
        self.b = 2*self.a

o = MyClass()

c = ne.evaluate("a+b", local_dict=vars(o))

请注意,我使用了 local_dict,因为将这些名称放入本地名称空间可能会稍微快一些。如果实例属性有可能与脚本中的本地名称发生冲突(这在很大程度上取决于您如何命名属性以及 class 的作用),将 vars 作为 global_dict 就像问题中的一样(出于同样的原因 )。

您仍然需要跟踪实例属性与其在 numexpr 表达式中的名称之间的对应关系,但是使用上述内容可以跳过大部分工作。

您可以使用对象的 __dict__ 属性来执行此操作。这将 return 一个字典,其中键是属性的名称(作为字符串),值是该属性本身的实际值。

因此,例如,您问题中的代码如下所示:

import numpy as np
import numexpr as ne

class MyClass:
    def __init__(self):
        self.a = np.zeros(10)

o = MyClass()

o.a

b = ne.evaluate("a+1", global_dict=o.__dict__)  # Notice the .__dict__

但是,某些对象可能没有 __dict__ 属性。所以,相反,我做了一个小函数来做同样的事情:

def asdict(obj):
    objDict = {}
    for attr in dir(g):
        objDict[attr] = getattr(g, attr)

    return objDict

请注意,此函数还将包括方法和某些隐藏属性,例如 __module____main__