Sowohl die statischen Methoden als auch die Klassenmitgliedsmethoden von Python können von Klassen oder Instanzen aufgerufen werden. Die Konzepte der beiden sind nicht einfach zu klären, es gibt jedoch dennoch Unterschiede:
1) Statische Methoden müssen nicht erläutert werden Übergeben Sie den Parameter self und die Klassen. Mitgliedsmethoden müssen den Parameter cls übergeben, der diese Klasse darstellt (der Parameter cls repräsentiert diese Klasse).
2) Aus Artikel 1 können statische Methoden nicht auf Instanzvariablen und Klassen zugreifen Mitgliedsmethoden können auch nicht auf Variablen zugreifen, können aber auf Klassenvariablen zugreifen.
3) Statische Methoden ähneln Funktionstoolbibliotheken, während Klassenmitgliedsmethoden statischen Methoden in objektorientierten Java-Konzepten ähneln.
Zwei Möglichkeiten, statische Methoden und Klassenmethoden zu implementieren
1. Verwenden Sie in Python 2.3 und früher die Objektverpackung vom Typ staticmethod und classmethod, um
zu implementieren Das Beispiel sieht wie folgt aus (Hinweise im Druck beachten):
class MyClass:
val1 = 'Value 1'
def __init__(self):
self.val2 = ' Wert 2'
def staticmd():
print 'Statische Methode, kann nicht auf val1 und val2 zugreifen'
smd = staticmethod(staticmd)
def classmd(cls):
print 'Klassenmethode, Klasse :' str(cls) ', val1: ' cls.val1 ', kann nicht auf den Wert von val2 zugreifen '
cmd = classmethod(classmd)
Ausführung:
> mc = MyClass()
>>> > MyClass.smd( )
>>> MyClass.cmd()
2. Verwenden Sie in Python 2.4 und höher Dekoratoren, um
Dekoratoren Verwenden Sie den @-Operator. Das Beispiel lautet wie folgt: class MyClass:val1 = 'Value 1'
def __init__(self): self.val2 = 'Value 2 '
@staticmethod
def staticmd():
print 'Statische Methode, kann nicht auf val1 und val2 zugreifen'
@classmethod
def classmd(cls):
print 'Class method , Class: ' str(cls) ', val1: ' cls.val1 ', Unable to access the value of val2 '
Egal welche der beiden oben genannten Methoden verwendet wird Die Ausführungssituation ist dieselbe. Am Beispiel des Ausführungsergebnisses von Methode 2 lautet die Analyse wie folgt:
> ;>> # Die Instanz ruft die statische Methode auf und kann nicht auf die Instanzvariablen val1 und val2 zugreifen
>>> 🎜>Statische Methode kann nicht auf val1 und val2 zugreifen
>>> # Die Instanz ruft die Klassenmethode auf der Variablen val1 der Klasse MyClass, nicht der Instanzvariablen val1 von mc nach der Instanziierung. Es ist leicht zu verwechseln, aber Sie werden es verstehen, wenn Sie unten lesen. val2 war schon immer eine Instanzvariable, daher kann nicht auf sie zugegriffen werden
>>> Klassenmethode, Klasse: __main__.MyClass, val1: Wert 1, auf den Wert von val2 kann nicht zugegriffen werden auf die zugegriffen werden soll
>>> kann zugegriffen werden >>Statische Methode, kann nicht auf val1 und val2 zugreifen
> mc.val1 = 'Wert geändert' # Den Wert der Instanzvariablen val1 ändern
>>> mc.classmd() # Die Instanz ruft die Klassenmethode auf und bemerkt cls.val1 Der Wert hat sich nicht geändert, daher ist cls.val1 zu diesem Zeitpunkt die Klassenvariable val1, nicht die Instanzvariable val1>>> Klassenmethode, Klasse: __main__.MyClass, val1: Wert 1, auf den Wert von val2 kann nicht zugegriffen werden
>>> ; MyClass.classmd() # Die Klasse ruft die Klassenmethode direkt auf, das Ergebnis ist das gleiche wie beim obigen Instanzaufruf
>>>
Klassenmethode, Klasse: __main__.MyClass, val1: Klassenwert geändert, auf den Wert von val2 kann nicht zugegriffen werden
>>> Klassenaufrufe direkt Klassenmethode, das Ergebnis ist das gleiche wie beim obigen Instanzaufruf
>>>
Klassenmethode, Klasse: __main__.MyClass, val1: Klassenwert geändert Auf den Wert von val2 kann nicht zugegriffen werden
Schlussfolgerung
Wenn der obige Ausführungsprozess zu kompliziert ist, denken Sie einfach an die folgenden zwei Punkte:
Statische Methode: kann nicht auf Klassenattribute und Instanzattribute zugreifen, da es sich um eine relativ unabhängige Methode handelt, die nichts mit der Klasse zu tun hat. Aus einer anderen Perspektive handelt es sich tatsächlich nur um eine Funktion, die im Bereich einer Klasse platziert ist.
Klassenmitgliedsmethoden: Auf Klassenattribute kann zugegriffen werden, auf Instanzattribute jedoch nicht. Die obige Variable val1 ist eine Klassenvariable in der Klasse und eine Instanzvariable in der Instanz und kann daher leicht verwechselt werden.

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.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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