classtest:def__len__(self):return888def__getitem__(self,item):return'来自于：class->__getitem__'t=test()print

代码示例1：some_item=some_object[idx]等价于some_item=some_object.__getitem__(idx)这个方法的参数idx就是你在[]之间给定的idx。这其实是对operator的一种overload。代码示例2：classData:def__init__(self,id,address)->None:self.id=idself.address=add

【疑问解答】魔法方法__iter__和__next__、__getitem__方法及其相关概念一、for…in的机制二、迭代器和可迭代对象、生成器python异常处理StopIteration如何判断一个对象是可迭代对象或者迭代器对象

整个项目的组织结构如下所示P7_dataset1.py是我们本次实验的python脚本打开ants目录下面就是所有的文件名2.实现框架Dataset中主要有三个需要我们重写的函数，__init__(),__getitem

`__getitem__(idx)`：2、`__len__()`:3.`transform(fn,lazy=True)`:4.`transform_first(fn,lazy=True)`:5.

如果想构建自己的数据集，应该继承dgl.data.DGLDataset类，并且实现下面的方法：__getitem__(self,i)：得到数据集的第i个数据，__len__(self)：数据集的大小process

实现__getitem__(self,idx)函数的class就是一个可迭代对象。MindSpore实现自定义数据集加载需要两个步骤：假设当前需要读取一个CSV文件，格式如下：第一列为文本，第二列为

getitem方法在类中有__getitem__方法，代表当实例对象通过[]运算符取值时，会调用它的方法__getitem__。

方法构建dataset类在构建数据集类时，除了__init__(self)，还要有__len__(self)与__getitem__(self,item)两个方法，这三个是必不可少的，至于其它用于数据处理的函数

##Dataset和Dataloader###DatasetDataset是一个抽象类，实际使用中需要继承Dataset，并对其__len__()方法和__getitem__(idx)进行重构。

可以帮助我们提取我们所需要的数据，用子类继承的DataSet类，给每一个数据进行编号（idx），在后面的神经网络中，初始化DataSet子类的实例后，就可以通过编号去实例对象中读取相应的数据，会自动调用__getitem

主要是__getitem__(返回数据集和标签)和__len__（返回数据的长度）这两个方法。

是否多线程加载数据等操作需要注意的是，图像识别数据以及标签较为简单，一般不需要自己重写这两个类，但在目标检测和语义分割模型中需要自己重写打包数据的类一定会包含三个方法：__init__、__len__、__getitem

(1)__getitem__专用方法很简单。像普通的方法clear，keys和values一样，它只是重定向到字典，返回字典的值。但是怎么调用它呢？

1、getitem方法使用这个方法最大的印象就是调用对象的属性可以像字典取值一样使用中括号['key']使用中括号对对象中的属性进行取值、赋值或者删除时，会自动触发对应的__getitem__、__setitem

Python魔法之__getitem__上篇文章探讨了__call__魔法方法，这里探讨__getitem__的奇妙之处。Python中的对象分为可迭代对象与不可迭代对象，那么什么是可迭代对象呢？

经常会遇到python类中遇到一些特殊的方法，最常见的就是__ini__方法，想必大家都遇到过，今天来谈谈另外一种非常好用的类方法--__getitem__来点干货，__getitem__的作用是什么呢

__getitem__背景理解__getitem__方法原理一个小举例参考背景最近在看代码时，发现python中的类可以像dict一样直接取元素，这是我之前没有碰到过的。

凡是在类中定义了这个__getitem__方法，那么它的实例对象（假定为p），可以像这样p[key]取值，当实例对象做p[key]运算时，就会调用类中的方法__getitem__。

Python的魔法方法__getitem__可以让对象实现迭代功能，这样就可以使用for…in…来迭代该对象了classAnimal:def__init__(self,animal_list):self.animals_name

经常会遇到python类中遇到一些特殊的方法，最常见的就是__ini__方法，想必大家都遇到过，今天来谈谈另外一种非常好用的类方法--__getitem__来点干货，__getitem__的作用是什么呢

解决方案涉及Python底层数据处理，关键字：__getitem__、chainedindexing。简单来讲的话，尽量用df.loc[行名,列名]=值方式赋值，不采用df[][]方式赋值。

pytorch重写Dataset对于这个类的重写，需要修改三个魔法方法，分别是__init__,__getitem__,__len____init__：构造函数，接收路径和标签，然后整理成两个列表，以便于在

自己写自定义Dataset类的时候参考了PyTorch中文文档Dataset规定所有的子类都必须包含有两个方法__len__和__getitem____len__提供了数据集的大小__getitem__

在类看到这个函数定义会感觉很奇怪，因为在实例中感觉好像没用这个定义函数。但如果你也是python新手小白的话，就继续看下去。classtest(t.nn.Module):def__init__(self):super(test,self).__init__()self.id=iddef__getitem__(self,key):return"hello"data=test()k=''print(k

学习目标：例如：def__getitem__(self,index)使用方法学习内容：def__getitem__(self,index)使用方法这个是python的magic方法。例如对一个对象some_objectsome_item=some_object[idx]等价于some_item=some_object.__getitem__(idx)这个方法的参数idx就是你在[]之间给定的idx

当一个类中定义了__getitem__方法，那么它的实例对象便拥有了通过下标来索引的能力。

tutorials/beginner/basics/data_tutorial.htmlPytorch加载数据三步走：Dataset：解析单个样本，把数据映射成(x,y)的形式；map-style：实现__getitem

torchtext.datatorchtext.data.Example:用来表示一个样本，数据+标签torchtext.vocab.Vocab:词汇表相关torchtext.data.Datasets:数据集类，__getitem

**PythonPytorch之Dataset__getitem__参数理解**item就是一个索引，在__getitem__()内使用的时候是随机索引，python的底层会随机分配索引，在函数外面，我们可以指定索引

研究了一天，总算有点眉目，先上代码def__len__(self):returnlen(self.ques)#返回dataset的长度def__getitem__(self,index):questions=self.ques[index]skill=self.skill[index]answers=self.ans[index]onehot=self.onehot(questions,skill

mostrecentcalllast):File"",line1,inTypeError:'Fib'objectdoesnotsupportindexing要表现得像list那样按照下标取出元素，需要实现__getitem

pytorch中dataSet里的__getitem__()可以返回numpy类型，自动转为torch.tensor

self,idx):idx的范围是从0到len-1（__len__的返回值）但是如果采用了dataloader进行迭代，num_workers大于一的话，因为是多线程，所以运行速度不一样，这个时候如果在__getitem

问题Python的pdb断点调试不能放在pytorchdataset的__getitem__中，不然会报错但在实际调试的过程中，__getitem__中的内容常常很关键，需要单步调试。

在pytorch中若是使用自定义数据集,需要定义Dataset类,并覆盖父类的__len__和__getitem__函数举个例子,返回常规的数据对x,y也可以是多个x,y比如小样本学习中需要querysupport

我在源码里经常看到这两个函数，查了下发现这就是自带的，__getitem__不用调用也能执行，__len__需要调用才能起到作用，具体的如下：classFun:def__init__(self,x_list

__getitem__的作用是用来给予[]实现的，有两种方式：通过[]去访问；对对象进行访问，作为一个迭代对象访问，数组也是这么访问的，同时数组也是通过[]访问，所以实际可以把对象看做一个数组。

只需实现Dataset的__len__方法和__getitem__方法，就可以轻松构建自己的数据集。

Dataset.Alldatasetsthatrepresentamapfromkeystodatasamplesshouldsubclassit.Allsubclassesshouldoverwrite:meth:`__getitem

并且都要重写__len__和__getitem__这两两个方法。__len__就是一共有多少条数据。__getitem__就是在对自己的数据进行一些处理，比如说读取图片，对图片的大小，

getitem(self,key):把类中的属性定义为序列，可以使用__getitem__()函数输出序列属性中的某个元素，这个方法返回与指定键想关联的值。

__init__,__len__,和__getitem__。__len__()：返回的是数据集

目录1--类中__getitem__的作用2--实例3--结合pytorch封装并读取batch数据4--参考1--类中__getitem__的作用当一个python类中定义了__getitem__函数

,label]importtorchimportnumpyasnpfromtorch.utils.dataimportDataLoader#定义GetLoader类，继承Dataset方法，并重写__getitem

5.0版本代码详解----augmentations.py的augment_hsv函数1、用途图片的hsv色域增强模块2、调用位置在datasets.py的LoadImagesAndLabels类的__getitem

实现思路创建DataSet类，实现其抽象方法，一个是支持下标索引操作的_getitem__，一个是支持获取数据长度的

Dataset抽象类，所有自定义的Dataset都需要继承它，并且必须复写__getitem__()这个类方法。DataLoader():迭代器,我们在训练的时候，每一个for循

所有子类都应该覆写:方法:'__getitem__'，支持获取已给定键的数据样本。:方法:`__len__`,被用来返回数据集大小通过许多:类:`~to

torchvision.dataset数据集所有的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类，它们实现了__getitem__和__len__方法。