Pythons magische Methoden werden im Allgemeinen in der Form von Methodennamen benannt, wie zum Beispiel: init (Konstruktormethode), getitem, setitem (von subscriptable benötigte Methode), delitem (von del obj[key] benötigte Methode), len (len( …) erforderliche Methode) usw.
Wenn wir in Python Klassen erstellen möchten, die Sequenzen und Zuordnungen ähneln, können wir diese simulieren, indem wir die magischen Methoden getitem, setitem, delitem und len überschreiben.
Die Funktion der magischen Methode:
getitem(self,key): Gibt den dem Schlüssel entsprechenden Wert zurück.
setitem(self,key,value): Legen Sie den Wert des angegebenen Schlüssels fest.
delitem(self,key): Löschen Sie das Element, das dem angegebenen Schlüssel entspricht.
len(): Gibt die Anzahl der Elemente zurück
Codebeispiel:
# coding:utf-8 ''' desc:尝试定义一种新的数据类型 等差数列 author:pythontab.com ''' class ArithemeticSequence(object): def init(self,start=0,step=1): print 'Call function init' self.start=start self.step=step self.myData={} # 定义获取值的方法 def getitem(self,key): print 'Call function getitem' try: return self.myData[key] except KeyError: return self.start+key*self.step # 定义赋值方法 def setitem(self,key,value): print 'Call function setitem' self.myData[key]=value # 定义获取长度的方法 def len(self): print 'Call function len' # 这里为了可以看出len的作用, 我们故意把length增加1 return len(self.myData) + 1 # 定义删除元素的方法 def delitem(self, key): print 'Call function delitem' del self.myData[key] s=ArithemeticSequence(1,2) print s[3] # 这里应该执行self.start+key*self.step,因为没有3这个key s[3] = 100 # 进行赋值 print s[3] # 前面进行了赋值,那么直接输出赋的值100 print len(s) # 我们故意多加了1,应该返回2 del s[3] # 删除3这个key print s[3] # 这里应该执行self.start+key*self.step,因为3这个key被删了
Ausgabeergebnis:
Call function init Call function getitem 7 Call function setitem Call function getitem 100 Call function len 2 Call function delitem Call function getitem 7
Das Prinzip dieser Magie Methoden sind: Wenn wir das Attributelement einer Klasse subskribieren, wird es zuerst von getitem (), setitem () und delitem () abgefangen, damit wir die in der Methode festgelegten Operationen ausführen können, z. B. das Zuweisen von Werten, Inhalte ändern, Inhalte löschen usw. warten.
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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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