suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWas ist der Unterschied zwischen Klassen alten und neuen Stils in Python?

What's the Difference Between Old-Style and New-Style Classes in Python?

Den Unterschied zwischen alten und neuen Stilklassen in Python verstehen

In Python gibt es einen grundlegenden Unterschied zwischen alten und neuen Stilklassen . Klassen im alten Stil waren vor Python 2.2 weit verbreitet, während neue Stilklassen eingeführt wurden, um die Objektmodell- und Metamodellfunktionen zu verbessern.

Klassen im alten Stil

Alter Stil Klassen waren vom Konzept des Typs getrennt. Unabhängig von der Klasse einer Instanz im alten Stil war ihr Typ immer Instanz. Dies bedeutete, dass alle Instanzen im alten Stil mit einem einzigen integrierten Typ implementiert wurden, auch wenn sie unterschiedliche Klassen haben konnten.

Neue Stilklassen

Neue Stilklassen, andererseits die Konzepte von Klasse und Typ vereinheitlichen. Sie sind benutzerdefinierte Typen und haben einen gemeinsamen Typ für Instanzen und Klassen. Wenn x eine Instanz einer neuen Stilklasse ist, stimmt Typ(x) normalerweise mit x.__class__ überein.

Vorteile neuer Stilklassen

Die Einführung neuer Stilklassen ging mit ein mehrere Vorteile:

  • Einheitliches Objektmodell mit einem vollständigen Metamodell
  • Fähigkeit dazu Integrierte Unterklassentypen
  • Einführung von Deskriptoren für berechnete Eigenschaften
  • Verbesserte Methodenauflösungsreihenfolge bei Mehrfachvererbung

Standardklassenstil

Aus Kompatibilitätsgründen verwenden Klassen in Python immer noch standardmäßig den alten Stil. Sie können jedoch neue Stilklassen erstellen, indem Sie eine andere neue Stilklasse oder das Objekt „Typ der obersten Ebene“ als übergeordnetes Objekt angeben.

Python 3 und neue Stilklassen

In Python 3 sind neue Stilklassen der einzige verfügbare Typ. Klassen haben immer einen neuen Stil, unabhängig davon, ob Sie eine Unterklasse von der Objektklasse erstellen oder nicht.

Auswahl zwischen Stilen

Wann Klassen im alten Stil oder im neuen Stil verwendet werden, hängt davon ab Ihre spezifischen Bedürfnisse und Kompatibilitätsanforderungen. Wenn Sie die Kompatibilität mit Python-Versionen vor 2.2 aufrechterhalten müssen, sind möglicherweise Klassen im alten Stil erforderlich. Für neuen Code in Python 2.2 oder neuer wird jedoch generell empfohlen, neue Stilklassen zu verwenden, um vom einheitlichen Objektmodell und den erweiterten Funktionen zu profitieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der Unterschied zwischen Klassen alten und neuen Stils in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Python: Ein tiefes Eintauchen in Zusammenstellung und InterpretationPython: Ein tiefes Eintauchen in Zusammenstellung und InterpretationMay 12, 2025 am 12:14 AM

PythonusesahybridmodelofCompilation und Interpretation: 1) thepythonInterPreterCompilessourceCodeIntoplatform-unintenpendentBytecode.2) Thepythonvirtualmachine (PVM) ThenexexexexecthisByTeCode, BalancingeAnsewusewithperformance.

Ist Python eine interpretierte oder eine kompilierte Sprache, und warum ist es wichtig?Ist Python eine interpretierte oder eine kompilierte Sprache, und warum ist es wichtig?May 12, 2025 am 12:09 AM

Pythonisbothinterpreted und kompiliert.1) ItscompiledToByteCodeForPortabilityAcrossplatform.2) thytecodeTheninterpreted, und das ErlaubnisfordyNamictyPingandRapidDevelopment zulässt, obwohl es sich

Für Schleife vs während der Schleife in Python: Schlüsselunterschiede erklärtFür Schleife vs während der Schleife in Python: Schlüsselunterschiede erklärtMay 12, 2025 am 12:08 AM

ForloopsaridealWenyouKnowtHenumberofofiterationssinadvance, während whileloopsarebetterForsituationswhereyouneedtoloopuntilaconditionismet.forloopsaremoreffictionAndable, geeigneter Verfaserungsverlust, whereaswiloopsofofermorcontrolanduseusefulfulf

Für und während Schleifen: ein praktischer LeitfadenFür und während Schleifen: ein praktischer LeitfadenMay 12, 2025 am 12:07 AM

Forloopsareusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whilewhileloopsareusedwhentheiterationsdependonacondition.1)Forloopsareidealforiteratingoversequenceslikelistsorarrays.2)Whileloopsaresuitableforscenarioswheretheloopcontinuesuntilaspecificcond

Python: Ist es wirklich interpretiert? Die Mythen entlarvenPython: Ist es wirklich interpretiert? Die Mythen entlarvenMay 12, 2025 am 12:05 AM

Pythonisnotpurelyinterpretiert; itusesahybridapproachofByteCodecompilation undruntimeinterpretation.1) PythoncompilessourcecodeIntoBytecode, die ISthenexecutBythepythonvirtualmachine (Pvm)

Python -Verkettungslisten mit demselben ElementPython -Verkettungslisten mit demselben ElementMay 11, 2025 am 12:08 AM

ToconcatenatelistsinpythonWithThesameElements, Verwendung: 1) Die Operatortokeepduplikate, 2) asettoremoveduplicate, or3) listenConpRectionforControloverDuplikate, EvermethodhasDifferentPerformanceInDormplocate.

Interpretiert gegen kompilierte Sprachen: Pythons PlatzInterpretiert gegen kompilierte Sprachen: Pythons PlatzMay 11, 2025 am 12:07 AM

PythonisaninterpretedLuage, OfferingaseofuseandflexibilitätsbutfacingPerformancelimitationsincriticalApplications.1) InterpretedLanguages ​​LikePythonexecutine-by-Line, ermöglicht, dassmediateFeedbackandrapidPrototyping.2) CompiledLanguagesslikec/C.5.

Für und während der Schleifen: Wann benutzt du jeweils in Python?Für und während der Schleifen: Wann benutzt du jeweils in Python?May 11, 2025 am 12:05 AM

Useforloopswhenthenumberofofiterationssisknowninadvance und wileloopswhenCiterationsDependonacondition.1) Forloopsardealforsequencelistorranges.2) Während

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Heißer Artikel

Nordhold: Fusionssystem, erklärt
3 Wochen vorBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Flüstern des Hexenbaum
3 Wochen vorBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Heiße Werkzeuge

SecLists

SecLists

SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

Dreamweaver Mac

Dreamweaver Mac

Visuelle Webentwicklungstools

MinGW – Minimalistisches GNU für Windows

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

SublimeText3 Englische Version

Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

WebStorm-Mac-Version

WebStorm-Mac-Version

Nützliche JavaScript-Entwicklungstools