运行并返回Python类构造函数中类函数的值

大家好，。。。 我希望这个问题还没有得到回答。 在谷歌搜索了半天之后，我真的忍不住在这里问了一个问题。 我的问题如下：

我想创建一个类，它获取一些信息并处理这些信息：

    #Klassendefinition für eine Instanz von Rohdaten
class raw_data():   
    def __init__(self, filename_rawdata, filename_metadata,
                 file_format, path, category, df_raw, df_meta):
        self.filename_rawdata = filename_rawdata
        self.filename_metadata = filename_metadata
        self.file_format = file_format
        self.path = path
        self.category = category
        self.df_raw = getDF(self.filename_rawdata)
        self.df_meta = getDF(self.filename_metadata)

    # generator
    def parse(self, path):
        g = gzip.open(path, 'rb')
        for l in g:
            yield eval(l)

    # function that returns a pandas dataframe with the data
    def getDF(self, filename):
        i = 0
        df = {}
        for d in self.parse(filename):
            df[i] = d
            i += 1
        return pd.DataFrame.from_dict(df, orient='index')

现在我对init方法有一个问题，我希望在实例化类时，在默认情况下运行下面的class方法，但是我无法设法使其正常工作。我在这里看到过其他一些帖子，比如[[1]： 第一个问题对我来说确实有效，但我想在构造函数运行后调用实例变量

我试过这个：

class raw_data():   
    def __init__(self, filename_rawdata, filename_metadata,
                 file_format, path, category):
        self.filename_rawdata = filename_rawdata
        self.filename_metadata = filename_metadata
        self.file_format = file_format
        self.path = path
        self.category = category
        getDF(self.filename_rawdata)
        getDF(self.filename_metadata)

    # generator
    def parse(self, path):
        g = gzip.open(path, 'rb')
        for l in g:
            yield eval(l)

    # function that returns a pandas dataframe with the data
    def getDF(self, filename):
        i = 0
        df = {}
        for d in self.parse(filename):
            df[i] = d
            i += 1
        return pd.DataFrame.from_dict(df, orient='index')

但是我得到一个错误，因为没有定义getDF（显然）。。

---

我希望这个问题无论如何都不是愚蠢的。我需要这样做，因为之后我想运行50-60个实例调用，我不想重复instance.getDF（）…对于每个实例，但更希望直接调用它。

您所需要的就是像任何其他方法一样调用

getDF

，使用

self

作为应该调用它的对象

self.df_raw = self.getDF(self.filename_rawdata)

也就是说，这个类可以通过使其成为数据类而大大简化

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class RawData:
    filename_rawdata: str
    filename_metadata: str
    path: str
    category: str

    def __post_init__(self):
        self.df_raw = self.getDF(self.filename_rawdata)
        self.df_meta = self.getDF(self.filename_metadata)

    @staticmethod
    def parse(path):
        with gzip.open(path, 'rb') as g:
            yield from map(eval, g)

    @staticmethod
    def getDF(filename):
        return pd.DataFrame.from_records(enumerate(RawData.parse(filename)))

---

自动生成的

\uuuuuu init\uuuuu

方法将为您设置四个已定义的属性。

\uuuuuu post\u init\uuuuu

将在

\uuuuuuu init\uuuuuuuuu

之后调用

\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu init

，使您有机会对两个给定的文件名调用

getDF

作为旁白，

raw\u data.getDF

可以简化为

return pd.DataFrame.from\u dict（dict（enumerate（self.parse（filename））

或（我认为）

return pd.DataFrame.from\u记录（enumerate（self.parse（filename）））

。此外，无论是

parse

还是

getDF

都不需要是类的方法；它们可以定义为类外的常规函数，或者，如果您真的想将它们保留在类的命名空间中，则可以被定义为静态方法。啊，见鬼，我确实查看了代码x次，但不知何故没有发现我缺少“.self”函数之前：-（很抱歉我这么做很愚蠢。以前从未听说过这个“数据类”，这让我大开眼界，非常感谢！！