Hinweis: Hier wird Python 3 als Betriebsumgebung verwendet und das Beispiel stammt aus Kapitel 8 des „Python-Kochbuchs“.
Wenn eine Unterklasse in Python die übergeordnete Klasse initialisieren möchte, gibt es zwei Hauptmethoden: Die erste besteht darin, den Namen der übergeordneten Klasse direkt zu übergeben, und die zweite darin, die Supermethode zu verwenden. Bei der Einzelvererbung gibt es keinen Unterschied zwischen den beiden, bei der Mehrfachvererbung gibt es jedoch einige subtile Unterschiede, die beachtet werden müssen. Beispielerklärung ist das letzte Wort!
1. Bei Verwendung des übergeordneten Klassennamens:
Python-Code
Klassenbasis:
def __init__(self):
print('Base.__init__')
class A(Base):
def __init__(self):
Base.__init__(self)
print('A.__init__')
class B(Base):
def __init__(self):
Base.__init__(self)
print('B.__init__')
class C(A,B):
def __init__(self ):
A.__init__(self)
B.__init__(self)
print('C.__init__')
This Bei der Instanziierung der C-Klasse sieht die Ausgabe wie folgt aus:
Python-Code
>>> c = C()
Base.__init__
A.__init__
Base.__init__
B.__init__
C.__init__
>>> >
Es ist ersichtlich, dass die Basisklasse zweimal aufgerufen wird. Dies dürfte in vielen Fällen nicht das gewünschte Ergebnis sein, daher können wir zu diesem Zeitpunkt die Verwendung der Super-Methode in Betracht ziehen.
2. Bei Verwendung von super:
Zu diesem Zeitpunkt lautet die Ausgabe der Instanziierung der Klasse C:
Python-Code >>> c = C()Base.__init__
B.__init__
A.__init__
C.__init__
>>> 🎜>
Sie können die Basis sehen. Wird die Klasse nur einmal aufgerufen? Aber leider hat mich das nicht dazu bewogen, diesen Blog-Eintrag zu schreiben, denn wenn Sie genau hinsehen, ist Ihnen aufgefallen, dass „B.__init__“ zuerst ausgegeben wird, obwohl die Basisklasse wie erwartet nur einmal aufgerufen wird, und dann „Einfach ausgeben“ A.__init__"? Und warum führt dies dazu, dass Base nur einmal initialisiert wird? Du bist bestimmt auch etwas verwirrt, oder? Tatsächlich muss all dies dem aufrufenden Prozess von super während der Mehrfachvererbung zugeschrieben werden. Wenn Python eine Klasse implementiert (nicht nur Vererbung), generiert es eine Methode zum Generieren einer Analysereihenfolgeliste, die über das Klassenattribut __mro__ angezeigt werden kann, wie in diesem Beispiel:Python-Code
>>> C.__mro__
(
>>>
Bei der Suche nach einer Eigenschaft oder Methode wird also jede Klasse gemäß dieser Liste durchlaufen, bis die erste Klasse gefunden wird, die dieser Eigenschaft oder Methode entspricht. Wenn Super bei der Vererbung verwendet wird, sucht der Interpreter jedes Mal, wenn er auf Super trifft, nach der nächsten Klasse in der Liste, bis er nicht mehr auf Super trifft oder die Liste durchlaufen wird, und kehrt dann Schicht für Schicht zurück, ähnlich wie bei der Rekursion. Daher ist der Suchvorgang in diesem Beispiel: Super in C finden -> Suche nach der nächsten Klasse in der Liste, also A -> Super erneut in A finden, nach B suchen -> Super erscheint wieder in B, search Base -> Initialisieren Sie die Base-Klasse und kehren Sie rekursiv zurück.
Um den Vorgang besser zu erklären, kommentieren Sie jetzt bitte die Superzeile der Klasse B aus:
Python-Code
Klasse B(Basis):
def __init__(self):
#super().__init__()
print('B.__init__')
class C( A,B):
def __init__(self):
super().__init__() # Nur ein Aufruf von super() hier
print('C. __init__')
Klasse C erneut instanziieren, die Ausgabe ist wie folgt:
Pythonn-Code
>>> )
B.__init__
A.__init__
C.__init__
Basisklasse erzeugt keine Ausgabe mehr! Warum? Da es in B kein Super gibt, kann die Liste nicht nach der Basisklasse suchen, sodass Base nicht initialisiert wird!

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.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

Herunterladen der Mac-Version des Atom-Editors
Der beliebteste Open-Source-Editor

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

VSCode Windows 64-Bit-Download
Ein kostenloser und leistungsstarker IDE-Editor von Microsoft