


Können benutzerdefinierte Methoden und Attribute zu integrierten Python-Typen hinzugefügt werden?
In Python ist es nicht möglich, die erstellten Typen direkt zu ändern -in Datentypen wie Diktate. Eine als „Monkey Patching“ bekannte Technik ermöglicht jedoch die Erstellung und Ersetzung einer Unterklasse im globalen Namespace. Dadurch wird eine erweiterte Version des ursprünglichen Datentyps bereitgestellt.
Monkey-Patching-Technik
- Erstellen Sie eine Unterklasse, die den ursprünglichen Datentyp erweitert und gewünschte Methoden oder Attribute hinzufügt .
- Ersetzen Sie den ursprünglichen Typ durch die Unterklasse im integrierten Namespace mithilfe von __builtin__.
Beispiel: Hinzufügen einer first_last()-Methode zu str
<code class="python"># Built-in namespace import __builtin__ # Extended subclass class mystr(str): def first_last(self): if self: return self[0] + self[-1] else: return '' # Substitute the original str with the subclass on the built-in namespace __builtin__.str = mystr print(str(1234).first_last()) # Output: 14 print(str(0).first_last()) # Output: 00 print(str('').first_last()) # Output: ''</code>
Einschränkungen:
Diese Technik weist einige Einschränkungen auf:
- Objekte, die mit wörtlicher Syntax (z. B. „0“) erstellt wurden, werden dies tun nicht über die hinzugefügten Methoden/Attribute verfügen.
- Die ursprüngliche Version des Typs geht verloren und kann nicht einfach wiederhergestellt werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt von## Können Sie die in Python integrierten Typen mit benutzerdefinierten Methoden und Attributen erweitern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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