


Pythons super() und Mehrfachvererbung
In Python führt die Mehrfachvererbung zu Komplexitäten bei der Bestimmung, welche übergeordnete Methode aufgerufen werden soll. Die Funktion super() spielt in diesem Szenario eine entscheidende Rolle, ihr Verhalten hängt jedoch von der Methodenauflösungsreihenfolge (MRO) ab.
MRO und super()
Die MRO definiert die Reihenfolge, in der übergeordnete Klassen nach Attributen durchsucht werden. In Ihrem Beispiel:
class Third(First, Second): def __init__(self): super(Third, self).__init__() print "that's it"
super(Third, self).__init__() ruft die __init__()-Methode der ersten Klasse im MRO auf. In diesem Fall ist es „First“.
Wahl der übergeordneten Methode
Sie können mit super() nicht explizit auswählen, welche übergeordnete Methode aufgerufen werden soll. Das MRO gibt die Suchreihenfolge vor und super() bezieht sich immer auf die erste Klasse in dieser Reihenfolge.
Beispiel (Einzelpfadvererbung)
In Ihrem Beispiel mit Keine gekreuzte Vererbung, die MRO ist einfach: [Drittes, Erstes, Zweites, Objekt]. Daher ruft super(Third, self).__init__() immer First.__init__() auf.
Beispiel (gekreuzte Vererbung)
Bedenken Sie den folgenden Code:
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"
Das MRO ist jetzt [Viertes, Zweites, Drittes, Erstes, Objekt]. super(Fourth, self).__init__() ruft Second.__init__() auf, die erste Klasse im MRO.
Mehrdeutiges MRO
Wenn die Vererbungspfade nicht vorhanden sind (z. B. First von Second geerbt) kann Python kein kohärentes MRO aufbauen, was zu einem führt Ausnahme:
TypeError: Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases Second, First
Fazit
super() ist ein leistungsstarkes Tool für die Arbeit mit Mehrfachvererbung. Das Verständnis des MRO ist jedoch entscheidend für die Vorhersage seines Verhaltens, da es vorgibt, welche übergeordnete Methode aufgerufen wird, wenn super().__init__().
verwendet wirdDas obige ist der detaillierte Inhalt vonWie funktioniert die Funktion „super()' von Python mit Mehrfachvererbung und Methodenauflösungsreihenfolge (MRO)?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

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.


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