


Super() in Python-Mehrfachvererbung
Mehrfachvererbung in Python wirft die Frage auf, wie super() damit interagiert. Betrachten Sie den folgenden Code:
class First(object): def __init__(self): print("first") class Second(object): def __init__(self): print("second") class Third(First, Second): def __init__(self): super(Third, self).__init__() print("that's it")
Auf welche übergeordnete Methode von Third bezieht sich super().__init__? Können Sie auswählen, welches ausgeführt wird?
Um super() in diesem Zusammenhang zu verstehen, beschäftigen wir uns mit dem Konzept der Method Resolution Order (MRO). In Python definiert das MRO die Reihenfolge, in der Methoden aufgelöst werden, wenn es um Mehrfachvererbung geht.
In unserem Beispiel ruft Third() First.__init__ auf. Python untersucht jedes Attribut in den Eltern der Klasse von links nach rechts. Für __init__ sucht Python zuerst in „First“, und wenn es dort nicht gefunden wird, prüft es in „Second“.
Mit der ineinandergreifenden Vererbung wird die Situation komplexer. Lesen Sie mehr dazu in Guidos Blogbeitrag zum Thema MRO. Allerdings behält Python im Allgemeinen die Reihenfolge der Vererbung wie geschrieben bei, beginnend mit der untergeordneten Klasse selbst.
Betrachten Sie das folgende Beispiel:
class First(object): def __init__(self): print("first") class Second(First): def __init__(self): print("second") class Third(First): def __init__(self): print("third") class Fourth(Second, Third): def __init__(self): super(Fourth, self).__init__() print("that's it")
Hier wäre das MRO [Vierte, Zweite , Dritter, Erstens].
Es ist wichtig zu beachten, dass Python eine Ausnahme auslöst, wenn es kein kohärentes MRO ermitteln kann, anstatt auf potenziell unerwartete Maßnahmen zurückzugreifen Verhalten.
Darüber hinaus ist es erwähnenswert, dass die bereitgestellten Beispiele keine super()-Aufrufe verwenden. Ihr Zweck besteht darin, zu demonstrieren, wie das MRO aufgebaut ist, und nicht darin, bestimmte Ausgaben zu drucken. Wir empfehlen Ihnen, mit super()-Aufrufen zu experimentieren, um ein tieferes Verständnis des Python-Vererbungsmodells zu erlangen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie löst „super()' Methodenaufrufe in der Python-Mehrfachvererbung auf?. 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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