Methodenüberladung in Python
In Python ist Methodenüberladung die Möglichkeit, mehrere Methoden mit demselben Namen, aber unterschiedlichen Parametern zu definieren. Dies kann jedoch zu unerwartetem Verhalten führen.
Beispiel 1:
<code class="python">class A: def stackoverflow(self): print ('first method') def stackoverflow(self, i): print ('second method', i)</code>
Wenn Sie die Methode mit einem Argument aufrufen, wird die zweite Methode aufgerufen:
<code class="python">ob=A() ob.stackoverflow(2) # Output: second method 2</code>
Aber wenn Sie es ohne Argument aufrufen, gibt Python einen Fehler aus:
<code class="python">ob=A() ob.stackoverflow() # Output: TypeError: stackoverflow() takes exactly 2 arguments (1 given)</code>
Dies liegt daran, dass Python davon ausgeht, dass die erste Methode keine Argumente und kein Standardargument hat .
Lösung:
Um dieses Problem zu lösen, können Sie Standardparameterwerte verwenden:
<code class="python">class A: def stackoverflow(self, i='some_default_value'): print('only method')</code>
Jetzt funktionieren beide Aufrufe:
<code class="python">ob=A() ob.stackoverflow(2) # Output: only method ob.stackoverflow() # Output: only method</code>
Erweitertes Überladen mit Single Dispatch
Python 3.4 führte generische Single-Dispatch-Funktionen ein, mit denen Sie spezifische Verhaltensweisen für verschiedene Argumenttypen definieren können:
<code class="python">from functools import singledispatch @singledispatch def fun(arg, verbose=False): if verbose: print("Let me just say,", end=" ") print(arg) @fun.register(int) def _(arg, verbose=False): if verbose: print("Strength in numbers, eh?", end=" ") print(arg) @fun.register(list) def _(arg, verbose=False): if verbose: print("Enumerate this:") for i, elem in enumerate(arg): print(i, elem)</code>
Dadurch können Sie mit verschiedenen Argumenttypen Spaß machen und das entsprechende Verhalten erzielen:
<code class="python">fun(42) # Output: Strength in numbers, eh? 42 fun([1, 2, 3]) # Output: Enumerate this: # 0 1 # 1 2 # 2 3</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWenn das Überladen von Methoden in Python nicht funktioniert?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

In Artikel wird die Unmöglichkeit des Tupelverständnisses in Python aufgrund von Syntax -Mehrdeutigkeiten erörtert. Alternativen wie die Verwendung von Tuple () mit Generatorausdrücken werden vorgeschlagen, um Tupel effizient zu erstellen (159 Zeichen)

Der Artikel erläutert Module und Pakete in Python, deren Unterschiede und Verwendung. Module sind einzelne Dateien, während Pakete Verzeichnisse mit einer __init__.py -Datei sind, die verwandte Module hierarchisch organisieren.

In Artikel werden Docstrings in Python, deren Nutzung und Vorteile erörtert. Hauptproblem: Bedeutung von DocStrings für die Code -Dokumentation und -zugriffsfunktion.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows
Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.

SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor
