


In diesem Artikel werden hauptsächlich relevante Informationen zu dynamisch geänderten Instanzmethoden von Python-Klassen vorgestellt. Freunde, die sie benötigen, können sich auf
Dynamisch geänderte Instanzmethoden von Python-Klassen
beziehen Ich glaube, dass viele Freunde beim Programmieren den bereits geschriebenen Verhaltenscode des Programms ändern möchten. Die häufigste Methode besteht darin, einige Methoden der übergeordneten Klasse mithilfe von Unterklassen neu zu schreiben, die nicht den Anforderungen entsprechen. Nehmen Sie zum Beispiel das folgende Beispiel.
class Dog: def bark(self): print 'Woof!' class Husky(Dog): def bark(self) print 'Howl!'
Wir können die obige Methode verwenden, um den von uns geschriebenen Code zu ändern, aber wie sollten wir den Code von Drittanbietern ändern? Natürlich können wir auch selbst eine Unterklasse schreiben und das Instanzobjekt der Unterklasse aufrufen, um Änderungen zu implementieren. Dies kann jedoch eine Reihe anderer Probleme mit sich bringen. Wir müssen also einen Weg finden, die ursprüngliche Objektmethode durch unsere eigene Methode zu ersetzen. Dies ist die „Patching“-Methode, die als nächstes in diesem Artikel vorgestellt wird.
Patching der Klasse
Wenn wir Objektmethoden hinzufügen oder ändern möchten, ist es am einfachsten, die Klasse zu patchen. Wenn wir das obige Beispiel kombinieren und eine neue Howl-Methode für unsere eigene Dog-Klasse schreiben möchten, können wir eine neue Howl-Funktion definieren und sie wie den folgenden Code zu unserer Klasse hinzufügen:
def newbark(self): print 'Wrooof!' def howl(self): print 'Howl!' # Replace an existing method Dog.bark = newbark # Add a new method Dog.howl = howl
Sehr einfach, Rechts? Es gibt jedoch mehrere Probleme, die unsere Aufmerksamkeit erfordern. Zunächst werden die Methoden in allen Instanzen der geänderten Klasse aktualisiert, sodass die aktualisierten Methoden nicht nur in neu erstellten Objekten vorhanden sind, sondern alle zuvor erstellten Objekte über die aktualisierten Methoden verfügen, es sei denn, sie werden einfach hinzugefügt und nicht überschrieben ursprüngliche Methode. Zweitens sollte die Methode, die Sie ändern oder hinzufügen, an das Objekt gebunden sein, sodass der erste Parameter der Methode das aufgerufene Objekt sein sollte (in diesem Fall die Klasseninstanz self).
Patching von Klasseninstanzen
Einzelne Objekte können auch gepatcht werden, ohne dass sich dies auf andere Instanzen dieser Klasse auswirkt. Aber es gibt noch einige Tricks! Schauen wir uns zunächst das folgende Beispiel an.
def herd(self, sheep): self.run() self.bark() self.run() border_collie = Dog() border_collie.herd = herd
Dann versuchen wir, die neu definierte Methode aufzurufen:
border_collie.herd(sheep) TypeError: herd() takes exactly 2 arguments (1 given) The problem with the previous code is that the herd is not a bound method, just take a look at the following code: print border_collie.herd <function></function>
Fehler! Der Grund für den Fehler liegt darin, dass das aufgerufene Objekt nicht als erster Parameter an die von uns geschriebene Funktion übergeben wird. Natürlich können wir die Parameter selbst übergeben, aber in diesem Szenario des Ersetzens von Klassenmethoden funktioniert das nicht. Die richtige Lösung für dieses Problem ist die Verwendung der MethodType-Funktion im Typmodul. Wir können uns den folgenden Beispielcode ansehen:
import types border_collie = Dog() border_collie.herd = types.MethodType(herd, border_collie) print border_collie.herd <bound>> border_collie.herd(sheep)</bound>
Da unsere Methode nun an die Instanz gebunden ist, sind wir fertig!
Zusammenfassung
Es ist sehr nützlich, Methoden während des Betriebs zu ersetzen oder hinzuzufügen. Beispielsweise müssen beim Unit-Testen einige Funktionen ersetzt werden, die für die Kommunikation mit externen Diensten verantwortlich sind . Praktisch zum Testen. Diese Technik ist nicht nur sehr verbreitet, sondern auch eine sehr wichtige Technik, um den Code wartbar zu halten, bevor Sie sich endgültig für eine Änderung entscheiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnalysieren Sie den Beispielcode der dynamischen Änderung der Python-Klasse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

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.


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