


Hinzufügen von Methoden zu vorhandenen Objektinstanzen in Python
In Python wird generell davon abgeraten, Methoden zu vorhandenen Objekten hinzuzufügen (d. h. nicht in die Klassendefinition). Es gibt jedoch einige Ausnahmen, in denen dies erforderlich sein kann.
Gebundene Methoden vs. Funktionen
In Python werden Methoden von Funktionen dadurch unterschieden, dass sie an eine Objektinstanz gebunden sind . Beim Aufruf einer Methode wird die Instanz automatisch als erstes Argument übergeben.
Funktionen hingegen sind nicht an eine bestimmte Instanz gebunden und müssen explizit mit den entsprechenden Argumenten aufgerufen werden.
Klassenattribute ändern
Wenn Sie allen Instanzen einer Klasse eine Methode hinzufügen möchten, können Sie die Klasse einfach ändern Definition:
class A: def bar(self): print("bar") a = A() a.bar() # Output: "bar"
Einzelne Instanzen ändern
Wenn Sie jedoch einer bestimmten Instanz einer Klasse eine Methode hinzufügen müssen, werden die Dinge etwas komplizierter. Sie können eine Funktion nicht direkt einem Instanzattribut zuweisen, da diese nicht gebunden wird:
def barFighters(): print("barFighters") a.barFighters = barFighters a.barFighters() # TypeError: barFighters() takes exactly 1 argument
Funktionen mit MethodType binden
Um eine Funktion richtig zu binden Für eine Objektinstanz können Sie die MethodType-Funktion aus dem Typenmodul verwenden:
import types a.barFighters = types.MethodType(barFighters, a) a.barFighters() # Output: "barFighters"
Diese Methodenbindung stellt sicher, dass die Funktion mit der Instanz als aufgerufen wird das erste Argument beim Aufruf.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Methoden zu vorhandenen Python-Objekten hinzufügen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.


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

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor
