Warum erben Python-Klassen von „object'?-Python-Tutorial-php.cn

Heim

Backend-Entwicklung

Python-Tutorial

Warum erben Python-Klassen von „object'?

Linda Hamilton

Dec 17, 2024 am 02:36 AM

Why Do Python Classes Inherit from `object`?

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!

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

Verwandter Artikel

So verwenden Sie Python, um die ZiPF -Verteilung einer Textdatei zu findenMar 05, 2025 am 09:58 AM

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

Bildfilterung in PythonMar 03, 2025 am 09:44 AM

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

Wie benutze ich eine schöne Suppe, um HTML zu analysieren?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Einführung in die parallele und gleichzeitige Programmierung in PythonMar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete

Wie führe ich ein tiefes Lernen mit Tensorflow oder Pytorch durch?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

So implementieren Sie Ihre eigene Datenstruktur in PythonMar 03, 2025 am 09:28 AM

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden

Serialisierung und Deserialisierung von Python -Objekten: Teil 1Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten sind Schlüsselaspekte eines nicht trivialen Programms. Wenn Sie etwas in einer Python -Datei speichern, führen Sie eine Objektserialisierung und Deserialisierung durch, wenn Sie die Konfigurationsdatei lesen oder auf eine HTTP -Anforderung antworten. In gewisser Weise sind Serialisierung und Deserialisierung die langweiligsten Dinge der Welt. Wen kümmert sich um all diese Formate und Protokolle? Sie möchten einige Python -Objekte bestehen oder streamen und sie zu einem späteren Zeitpunkt vollständig abrufen. Dies ist eine großartige Möglichkeit, die Welt auf konzeptioneller Ebene zu sehen. Auf praktischer Ebene können das von Ihnen ausgewählte Serialisierungsschema, Format oder Protokoll jedoch die Geschwindigkeit, Sicherheit, den Status der Wartungsfreiheit und andere Aspekte des Programms bestimmen

Mathematische Module in Python: StatistikMar 09, 2025 am 11:40 AM

Das Statistikmodul von Python bietet leistungsstarke Datenstatistikanalysefunktionen, mit denen wir die allgemeinen Merkmale von Daten wie Biostatistik und Geschäftsanalyse schnell verstehen können. Anstatt Datenpunkte nacheinander zu betrachten, schauen Sie sich nur Statistiken wie Mittelwert oder Varianz an, um Trends und Merkmale in den ursprünglichen Daten zu ermitteln, die möglicherweise ignoriert werden, und vergleichen Sie große Datensätze einfacher und effektiv. In diesem Tutorial wird erläutert, wie der Mittelwert berechnet und den Grad der Dispersion des Datensatzes gemessen wird. Sofern nicht anders angegeben, unterstützen alle Funktionen in diesem Modul die Berechnung der Mittelwert () -Funktion, anstatt einfach den Durchschnitt zu summieren. Es können auch schwimmende Punktzahlen verwendet werden. zufällig importieren Statistiken importieren Aus Fracti

See all articles