Warum Python-Klassen von Objekten erben
In Python werden Klassen verwendet, um Objekte mit bestimmten Attributen und Methoden zu definieren. Diese Klassen werden durch die Definition einer Klassenanweisung erstellt und es ist üblich, vom Basisklassenobjekt zu erben. Der Grund für diese Vererbung variiert jedoch je nach verwendeter Python-Version.
Python 2.x
In Python 2.x gibt es zwei Arten von Klassen :
- Klassischer Stil: Diese Klassen erben nicht von Objekt.
- Neuer Stil: Diese Klassen erben vom Objekt, entweder direkt oder indirekt über einen integrierten Typ.
Klassen im neuen Stil bieten zahlreiche Vorteile über Klassen im klassischen Stil, einschließlich:
- Unterstützung für Deskriptoren (Klassenmethode, statische Methode, Eigenschaft, __slots__)
- Zugriff auf die statische Methode __new__
- Method Resolution Order (MRO)
- Super Calls
Daher gilt in Python 2.x , wird dringend empfohlen, immer vom Objekt zu erben, um diese Vorteile nutzen zu können Funktionen.
Python 3.x
In Python 3.x sind alle Klassen standardmäßig im neuen Stil, sodass es keinen Unterschied zwischen der expliziten oder expliziten Vererbung von Objekten gibt nicht. Aus Kompatibilitätsgründen mit Python 2.x-Code empfiehlt es sich jedoch immer noch, vom Objekt zu erben, wenn der Code auf beiden Python-Versionen ausgeführt werden soll.
Fazit
In Python 2.x ist das explizite Erben von Objekten entscheidend, um von neuen Klassenfunktionen zu profitieren. In Python 3.x ist das Erben vom Objekt nicht erforderlich, wird aber aus Kompatibilitätsgründen empfohlen. Wenn Sie die Gründe für diese Vererbung verstehen, können Sie fundierte Entscheidungen über das Klassendesign in Ihrem Python-Code treffen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum erben Python-Klassen von „object'?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Thedifferencebetweenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusedwhenthennumnofiterationssisknowninadvance, während

In Python eignen sich für Schleifen für Fälle, in denen die Anzahl der Iterationen bekannt ist, während Schleifen für Fälle geeignet sind, in denen die Anzahl der Iterationen unbekannt ist und mehr Kontrolle erforderlich ist. 1) Für Schleifen eignen sich zum Durchqueren von Sequenzen wie Listen, Zeichenfolgen usw. mit prägnantem und pythonischem Code. 2) Während Schleifen angemessener sind, wenn Sie die Schleife gemäß den Bedingungen steuern oder auf Benutzereingaben warten müssen, müssen Sie jedoch aufmerksam machen, um unendliche Schleifen zu vermeiden. 3) In Bezug auf die Leistung ist die für die Schleife etwas schneller, aber der Unterschied ist normalerweise nicht groß. Durch die Auswahl des richtigen Schleifentyps können Sie die Effizienz und Lesbarkeit Ihres Codes verbessern.

In Python können Listen mit fünf Methoden zusammengeführt werden: 1) Verwenden von Operatoren, die einfach und intuitiv sind, für kleine Listen geeignet sind; 2) Verwenden Sie die Extend () -Methode, um die ursprüngliche Liste direkt zu ändern, die für Listen geeignet sind, die häufig aktualisiert werden müssen. 3) Listenanalyseformeln verwenden, präzise und operativ für Elemente; 4) Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain (), um den Speicher effizient zu machen, und für große Datensätze geeignet. 5) Verwenden Sie * Operatoren und Zip () -Funktion, um für Szenen geeignet zu sein, in denen Elemente gepaart werden müssen. Jede Methode hat ihre spezifischen Verwendungen und Vor- und Nachteile, und die Projektanforderungen und die Leistung sollten bei der Auswahl berücksichtigt werden.

Forloopsusedwhenthenumberofofiterationssisknown, whileleloopsusedUntilaconDitionisMet.1) Forloopsardealforsequenceslikelisten, usingSyntax -Like'forfruitinFruits: Print (Frucht) '. 2) WhileloopsuitableFoRuancnownitationCaperitationCountcounts, z. B., z. B., z

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listCompresions, itertools.chain, orrecursivefunctions.1) ExtendMethodisStraightforwardbutverbose.2) LISTCOMPRETRAUSIERUNGEN ITCOMPREDREPENSIONSARECONCISEIDEILGEFORTICEFORGELAGELAGERDATASETEN.

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.


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