


Detaillierte Erläuterung des Implementierungscodes zum Erstellen und Verwenden von Klassen in Python
Dieser Artikel stellt hauptsächlich die Erstellung und Verwendung von Python-Implementierungsklassen vor. Er analysiert die Definition und Verwendung von Python-Klassen anhand von Beispielen für einfache Taschenrechnerfunktionen.
Die Beispiele in diesem Artikel Beschreiben Sie, wie Sie Python-Implementierungsklassen erstellen und verwenden. Teilen Sie es als Referenz mit allen. Die Details lauten wie folgt:
#coding=utf8 #为了使除法总是会返回真实的商,不管操作数是整形还是浮点型。 from __future__ import pision ''''' 类是面向对象编程的核心,它扮演相关数据及逻辑的容器角色。 定义类语法: class ClassName(base_class[es]): "optional documentation string" static_member_declarations method_declarations ---------------------------------------------------------------- 使用class关键字定义类。 可以提供一个可选择的父类或者说基类。 如果没有合适的基类,就默认使用object作为基类。 class行之后是可选的文档字符串、静态成员定义、方法定义。 ''' class calculatorClass(object): '''''first class:calculatorClass''' #定义一个静态变量来保存当前版本号 version=1.0 #设置输入参数并给参数赋值 def __init__(self,one=10,two=20): self.first=one self.second=two '''''加法''' def add(self): return self.first+self.second '''''减法,取正数''' def sub(self): if self.first > self.second : return (self.first-self.second) else: return (self.second-self.first) '''''乘法''' def mul(self): return self.first * self.second '''''除法''' def p(self): if self.second !=0: return self.first/self.second else: pass '''''取模''' def mod(self): if self.second !=0: return self.first%self.second else: pass ''''' 上面类创建一个静态变量version,用例保存版本信息。 __init__()是一个特殊方法当一个类实例被创建时,该方法会自动执行。 该方法可以被当做构建函数,但它并不创建实例。 它仅仅是对象创建后执行的第一个方法。 它的目的是执行一些该对象的必要的初始化工作。 ''' '''''创建一个计算机实例''' cal=calculatorClass(5,2) '''''通过创建的实例,调用类中的方法和属性''' print "The current version:",cal.version print "----------------------------------" print "The two number add:",cal.add() print "The two number sub:",cal.sub() print "The two number mul:",cal.mul() print "The two number p:",cal.p() print "The two number mod:",cal.mod()
Die laufenden Ergebnisse lauten wie folgt:
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung des Implementierungscodes zum Erstellen und Verwenden von Klassen in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making


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