


Die Definition von Objektmethoden in Python ist normalerweise „self“ (entspricht diesem in anderen Sprachen) und wird verwendet, um das Objekt selbst zu übergeben. Das System wird automatisch übertragen.
Der Protagonist, den wir heute vorstellen, ist super(). Super() wird sehr häufig bei der Klassenvererbung verwendet. Es löst einige Probleme, wenn die übergeordnete Klasse mehrmals aufgerufen wird Einmal ausgeführt, die Ausführungslogik optimiert, schauen wir uns das unten im Detail an.
Geben Sie ein Beispiel:
class Foo: def bar(self, message): print(message)
Wenn eine Vererbungsbeziehung besteht, ist es manchmal erforderlich, die Methode der übergeordneten Klasse in der Unterklasse aufzurufen Zu diesem Zeitpunkt besteht die einfachste Methode darin, den Objektaufruf in einen Klassenaufruf umzuwandeln. Zu beachten ist, dass der Parameter self zu diesem Zeitpunkt explizit übergeben werden muss, zum Beispiel:
>>> Foo().bar("Hello, Python.") Hello, Python.
class FooParent: def bar(self, message): print(message) class FooChild(FooParent): def bar(self, message): FooParent.bar(self, message)
>>> FooChild().bar("Hello, Python.") Hello, Python.
Dies hat einige Nachteile. Wenn beispielsweise der übergeordnete Klassenname geändert wird, sind mehrere Änderungen erforderlich Darüber hinaus ist Python eine Sprache, die Mehrfachvererbung ermöglicht. Die oben gezeigte Methode muss mehrfach geschrieben werden, was umständlich ist. Um diese Probleme zu lösen, hat Python den super()-Mechanismus eingeführt. Der Beispielcode lautet wie folgt:
class FooParent: def bar(self, message): print(message) class FooChild(FooParent): def bar(self, message): super(FooChild, self).bar(message)
Oberflächlich betrachtet sind die Ergebnisse der Methode super(FooChild, self).bar(message) und der Methode FooParent.bar(self, message) konsistent . Tatsächlich sind die Ergebnisse der beiden Methoden die gleichen. Wenn es um Mehrfachvererbung geht, gibt es offensichtliche Unterschiede:
>>> FooChild().bar("Hello, Python.") Hello, Python.
Code 1:
class A: def __init__(self): print("Enter A") print("Leave A") class B(A): def __init__(self): print("Enter B") A.__init__(self) print("Leave B") class C(A): def __init__(self): print("Enter C") A.__init__(self) print("Leave C") class D(A): def __init__(self): print("Enter D") A.__init__(self) print("Leave D") class E(B, C, D): def __init__(self): print("Enter E") B.__init__(self) C.__init__(self) D.__init__(self) print("Leave E") E()
Ergebnis:
E eingeben
B eingeben
A eingeben
Die Ausführungssequenz ist leicht zu verstehen. Das Einzige, was Aufmerksamkeit erfordert, ist, dass die öffentliche übergeordnete Klasse A mehrmals ausgeführt wird .
Code 2:
class A: def __init__(self): print("Enter A") print("Leave A") class B(A): def __init__(self): print("Enter B") super(B, self).__init__() print("Leave B") class C(A): def __init__(self): print("Enter C") super(C, self).__init__() print("Leave C") class D(A): def __init__(self): print("Enter D") super(D, self).__init__() print("Leave D") class E(B, C, D): def __init__(self): print("Enter E") super(E, self).__init__() print("Leave E") E()
Ergebnis:
E eingeben
B eingeben
C eingeben
Im Supermechanismus wird garantiert, dass die öffentliche übergeordnete Klasse nur einmal ausgeführt wird. Die Ausführungsreihenfolge entspricht der MRO (Method Resolution Order): Methodenauflösungsreihenfolge. Dieser MRO-Mechanismus wird später ausführlich vorgestellt.

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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