


Warum wird die Methode „__init__()' von Python immer nach „__new__()' aufgerufen?
Verstehen der Reihenfolge der Methoden __new__() und __init__()
In Python kommen beim Erstellen eines Objekts zwei wesentliche Methoden ins Spiel : __new__() und __init__(). Während __init__() üblicherweise mit der Objektinitialisierung in Verbindung gebracht wird, spielt __new__() eine grundlegende Rolle beim Erstellen einer neuen Instanz der Klasse.
Warum wird __init__() immer nach __new__() aufgerufen?
Der Grund, warum __init__() immer nach __new__() aufgerufen wird, ergibt sich aus dem Instanziierungsprozess des Klassenobjekts. Beim Erstellen eines neuen Objekts einer Klasse führt Python zunächst die Methode __new__() aus. Diese Methode ist für die Speicherzuweisung, die Erstellung der neuen Instanz und deren Rückgabe verantwortlich.
Sobald die __new__()-Methode die neue Instanz erfolgreich erstellt hat, ruft Python die __init__()-Methode auf. Die __init__()-Methode wird, wie der Name schon sagt, verwendet, um die neue Instanz zu initialisieren, indem ihre Attribute festgelegt und der erforderliche Setup-Code ausgeführt wird.
Ein Beispiel für __new__()- und __init__()-Interaktionen
Betrachten Sie den folgenden Python-Code:
class Singleton: _instance = None def __new__(cls): if cls._instance is None: cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls) return cls._instance def __init__(self): # Instance-specific initialization code
In diesem Beispiel der Singleton Die Klasse implementiert ein Singleton-Entwurfsmuster mit __new__(). Die Methode __new__() prüft, ob bereits eine Instanz vorhanden ist und gibt diese zurück, wenn dies der Fall ist. Andernfalls erstellt es eine neue Instanz mit der super()-Methode und weist sie dem _instance-Attribut zu.
Die __init__()-Methode wird dann aufgerufen, um die neu erstellte Instanz zu initialisieren. In diesem Fall kann es verwendet werden, um zusätzliche Attribute festzulegen oder andere notwendige Einstellungen durchzuführen.
Alternativen zur Verwendung von __new__()
Während __new__() Flexibilität bietet Da es sich um die Steuerung der Instanzerstellung handelt, wird dies im Allgemeinen nicht für Code für allgemeine Zwecke empfohlen. Eine Alternative ist das Factory-Muster, mit dem Sie Objekte erstellen können, ohne die zugrunde liegende Erstellungslogik offenzulegen.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass __new__() und __init__() funktionieren unterschiedliche Rollen im Objektinstanziierungsprozess in Python. __new__() übernimmt die Erstellung der neuen Instanz, während __init__() sie initialisiert. Das Verständnis des Zusammenspiels dieser Methoden ist für das Entwerfen und Implementieren robusten objektorientierten Codes von entscheidender Bedeutung.
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Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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