Uso delle dataclass

Mettiamo al lavoro la nostra dataclass WeightEntry creata nell'esercizio precedente. Creeremo un'istanza di WeightEntry per ogni voce in weight_log e poi useremo la proprietà mass_to_flipper_length_ratio che abbiamo aggiunto per eseguire il calcolo. Ecco un promemoria della nostra dataclass WeightEntry.

@dataclass
class WeightEntry:
    # Define the fields on the class
    species: str
    flipper_length: int
    body_mass: int
    sex: str

    @property
    def mass_to_flipper_length_ratio(self):
        return self.body_mass / self.flipper_length

Questo esercizio fa parte del corso

Tipi di dati in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Crea una lista vuota chiamata labeled_entries.
Itera sulle voci di weight_log usando l'espansione di tuple per estrarre species, flipper_length, body_mass, sex.
- Aggiungi a labeled_entries una nuova istanza della dataclass WeightEntry per ogni voce.
Stampa una lista dei primi 5 valori di mass_to_flipper_length_ratio usando una list comprehension.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Create the empty list: labeled_entries
labeled_entries = []

# Iterate over the weight_log entries
for species, flipper_length, body_mass, ____ in weight_log:
    # Append a new WeightEntry instance to labeled_entries
    ____.____(____(species, flipper_length, body_mass, ____))
    
# Print a list of the first 5 mass_to_flipper_length_ratio values
print([____.____ for entry in labeled_entries[____]])

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