Статический универсальный класс как словарь
Когда вам нужны определенные объекты данных на карте, а база данных карты не предоставляет их, вам нужно их откуда-то взять и использовать. Здесь я получаю данные (long, lat) из графика на GG My Maps. После того, как линия вдоль пути реки нанесена на карту, я могу экспортировать данные линии как KML. Из этого файла KML я беру только список (long, lat, h) и выполняю некоторое редактирование, чтобы получить данные для lons и lats в следующем коде.
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
lons = np.array([-74.8739737, -74.8633163, -74.8585042, -74.8564394, -74.8524035,
-74.8459655, -74.830347 , -74.7874564, -74.7661703, -74.7593039,
-74.7531241, -74.7345847, -74.7235983, -74.724285 , -74.7380179,
-74.7469443, -74.7641104, -74.7826498, -74.8005026, -74.8142355,
-74.8259085, -74.832775 , -74.8355215, -74.852001 , -74.8623007,
-74.8698538, -74.9014395, -74.9158591, -74.9302786, -74.9453848,
-74.9701041, -74.9982565, -75.0140494, -75.0270956, -75.047695 ,
-75.0552481, -75.0655478, -75.0731009, -75.0916403, -75.111553 ,
-75.1294058, -75.1369589, -75.1383322, -75.1300925, -75.1300925,
-75.1355856, -75.1403921, -75.1695615, -75.1971884, -75.2130589,
-75.2385357, -75.2697054, -75.3127467, -75.3521119, -75.3813978,
-75.3987804, -75.4230237, -75.4458246])
lats = np.array([40.3023524, 40.2900427, 40.2829709, 40.2758991, 40.2654202,
40.2567749, 40.2447233, 40.2248056, 40.2127464, 40.1959649,
40.1828514, 40.1739328, 40.1597655, 40.1471699, 40.1392965,
40.1356219, 40.134047 , 40.1219717, 40.1219717, 40.1282721,
40.1277471, 40.1203965, 40.0988651, 40.0941378, 40.0878342,
40.0825808, 40.0725981, 40.0704963, 40.0715472, 40.062614 ,
40.050526 , 40.0310756, 40.0221371, 40.0179303, 40.0079382,
40.0005746, 39.9884756, 39.9795315, 39.9742697, 39.9711125,
39.9616398, 39.9542712, 39.9321608, 39.9179432, 39.9031959,
39.8937139, 39.8847574, 39.8809411, 39.8785011, 39.8662113,
39.8560259, 39.8505758, 39.8494219, 39.8388161, 39.8197959,
39.8092274, 39.8007649, 39.7931383])
fig = plt.figure(figsize=[8,8])
ax = plt.gca()
m = Basemap(width=120000, height=90000, projection='stere', resolution='f', \
lat_1=39.82, lat_2=39.88, lat_0=39.86, lon_0=-75.23694)
m.drawcoastlines()
# m.drawrivers() # no needed now
# plot Delaware river using arrays of data
m.plot( *m(lons, lats), linewidth=2.5, color='blue', zorder=18)
plt.show()
Результирующий сюжет:
4 ответа
Мне нравится использовать универсальные типы этот путь. В частности, у меня часто есть частные вложенные универсальные классы для точно этой цели.
Главное мне нравится приблизительно он, состоит в том, что трудно не добраться, инициализация исправляют этот путь (с точки зрения потокобезопасности), учитывая путь работы инициализации типа. Единственная проблема состоит в том, что сделать, если инициализация перестала работать - иногда я обращался к запоминанию исключения для броска на первый необходимый доступ, но это довольно редко.
Я не хотел бы предполагать точно, как CLR ищет тип через аргументы типа, но я вполне уверен, он будет оптимизирован к heck и назад :)
Я не представил его (который является единственным способом действительно ответить на этот вопрос - разница в производительности может быть столь небольшой, что бессмысленна), но я рисковал бы предположением, что блокировка является дорогой частью. CLR действительно делает блокировку для Вас - и делает так способом определенный экспертами в этом поле! - таким образом, я ожидаю, существует ли различие, оно выступило бы за использование функции языка вместо того, чтобы создать его самостоятельно с Dictionary + блокировка.
Это не хранит значения для каждого универсального параметра типа так, как это действительно создает (концептуально так или иначе) N отличные классы - один для каждого типа T, с которым Вы используете его.
Я полагаю, что универсальная (первая) версия сделала бы поиск по словарю во время компиляции, и поэтому работать лучше во времени выполнения.
Однако это могло бы использовать больше памяти.