


Was ist der Unterschied zwischen „@staticmethod' und „@classmethod' in Python?
Die Unterschiede zwischen @staticmethod- und @classmethod-Dekoratoren in Python verstehen
Mit den @staticmethod- und @classmethod-Dekoratoren in Python können Sie Klassen erstellen -Methoden mit unterschiedlichem Verhalten. Hier ist eine detaillierte Erklärung ihrer wichtigsten Unterschiede:
Aufrufkonventionen:
- @staticmethod: Statische Methoden sind nicht an bestimmte Bedingungen gebunden Instanz oder Klasse. Sie verhalten sich wie reguläre Funktionen, die sowohl von Instanzen als auch von Klassen direkt aufgerufen werden können.
- @classmethod: Klassenmethoden sind an die Klasse selbst und nicht an eine bestimmte Instanz gebunden. Sie werden normalerweise verwendet, um Operationen an der Klasse selbst durchzuführen, wie zum Beispiel das Ändern von Attributen oder das Erstellen alternativer Konstruktoren.
Methodensignaturen:
- Statische Methoden Empfangen Sie die Klasse oder Instanz nicht als implizites erstes Argument.
- Klassenmethoden empfangen die Klasse als erstes implizites Argument.
- Instanzmethoden (Methoden ohne Dekoratoren) erhalten die Instanz als erstes implizites Argument.
Instantiierung:
- Statische Methoden können aufgerufen werden, ohne eine Instanz der Klasse zu erstellen.
- Klassenmethoden können sowohl von Instanzen als auch aufgerufen werden Klassen.
- Instanzmethoden können nur von Instanzen der Klasse aufgerufen werden.
Praktisches Beispiel:
Bedenken Sie den folgenden Codeausschnitt:
class A(object): def foo(self, x): print("executing foo({self}, {x})") @classmethod def class_foo(cls, x): print("executing class_foo({cls}, {x})") @staticmethod def static_foo(x): print("executing static_foo({x})") a = A()
Beim Aufruf von foo wird die Instanz a implizit als erste übergeben Argument:
a.foo(1) # executing foo(<__main__.a object at>, 1)</__main__.a>
Bei Klassenmethoden wird implizit die Klasse der Instanz statt self übergeben:
a.class_foo(1) # executing class_foo(<class>, 1)</class>
Statische Methoden erhalten keine impliziten Argumente:
a.static_foo(1) # executing static_foo(1)
Zusammenfassung:
- @staticmethod Dekoratoren erstellen Methoden, die sich wie reguläre Funktionen verhalten, ohne implizite Klasse oder Instanzbindung.
- @classmethod Dekorateure erstellen gebundene Methoden auf die Klasse selbst, sodass sie Klassenattribute ändern oder alternative Konstruktoren erstellen können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der Unterschied zwischen „@staticmethod' und „@classmethod' in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Pythonisbothcompiledandinterpreted.WhenyourunaPythonscript,itisfirstcompiledintobytecode,whichisthenexecutedbythePythonVirtualMachine(PVM).Thishybridapproachallowsforplatform-independentcodebutcanbeslowerthannativemachinecodeexecution.

Python ist nicht streng line-by-line-Ausführung, sondern wird basierend auf dem Interpreter-Mechanismus optimiert und bedingte Ausführung. Der Interpreter konvertiert den Code in Bytecode, der von der PVM ausgeführt wird, und kann konstante Ausdrücke vorkompilieren oder Schleifen optimieren. Das Verständnis dieser Mechanismen trägt dazu bei, den Code zu optimieren und die Effizienz zu verbessern.

Es gibt viele Methoden, um zwei Listen in Python zu verbinden: 1. Verwenden Sie Operatoren, die in großen Listen einfach, aber ineffizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3.. Verwenden Sie den operator =, der sowohl effizient als auch lesbar ist; 4. Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain, die Speichereffizient ist, aber zusätzlichen Import erfordert. 5. Verwenden Sie List Parsing, die elegant ist, aber zu komplex sein kann. Die Auswahlmethode sollte auf dem Codekontext und den Anforderungen basieren.

Es gibt viele Möglichkeiten, Python -Listen zusammenzuführen: 1. Verwenden von Operatoren, die einfach, aber nicht für große Listen effizient sind; 2. Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die effizient ist, die ursprüngliche Liste jedoch ändert. 3. Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze geeignet ist. 4. Verwenden Sie * Operator, fusionieren Sie kleine bis mittelgroße Listen in einer Codezeile. 5. Verwenden Sie Numpy.concatenate, das für große Datensätze und Szenarien mit hohen Leistungsanforderungen geeignet ist. 6. Verwenden Sie die Append -Methode, die für kleine Listen geeignet ist, aber ineffizient ist. Bei der Auswahl einer Methode müssen Sie die Listengröße und die Anwendungsszenarien berücksichtigen.

CompiledLanguageOfferSpeedandSecurity, während interpretedLanguagesProvideaseofuseAnDportabilität.1) kompiledlanguageslikec areFasterandSecurebuthavelongerDevelopmentCyclesandplatformDependency.2) InterpretedLanguages -pythonareaToReAndoreAndorePortab

In Python wird eine für die Schleife verwendet, um iterable Objekte zu durchqueren, und eine WHHE -Schleife wird verwendet, um Operationen wiederholt durchzuführen, wenn die Bedingung erfüllt ist. 1) Beispiel für Schleifen: Überqueren Sie die Liste und drucken Sie die Elemente. 2) Während des Schleifens Beispiel: Erraten Sie das Zahlenspiel, bis Sie es richtig erraten. Mastering -Zyklusprinzipien und Optimierungstechniken können die Code -Effizienz und -zuverlässigkeit verbessern.

Um eine Liste in eine Zeichenfolge zu verkettet, ist die Verwendung der join () -Methode in Python die beste Wahl. 1) Verwenden Sie die monjoy () -Methode, um die Listelemente in eine Zeichenfolge wie "" .Join (my_list) zu verkettet. 2) Für eine Liste, die Zahlen enthält, konvertieren Sie die Karte (STR, Zahlen) in eine Zeichenfolge, bevor Sie verkettet werden. 3) Sie können Generatorausdrücke für komplexe Formatierung verwenden, wie z. 4) Verwenden Sie bei der Verarbeitung von Mischdatentypen MAP (STR, MIXED_LIST), um sicherzustellen, dass alle Elemente in Zeichenfolgen konvertiert werden können. 5) Verwenden Sie für große Listen '' .Join (large_li

Pythonusesahybridapproach, kombinierte CompilationTobyteCodeAnDinterpretation.1) codiscompiledtoplatform-unintenpendentBytecode.2) BytecodeIsinterpretedBythepythonvirtualMachine, EnhancingEfficiency und Portablabilität.


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

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.
