


Unterklassen verwenden den MRO-Mechanismus bei der Mehrfachvererbung
In Python können Sie beim Definieren einer Klasse deren übergeordnete Klasse angeben. Eine Unterklasse erbt alle Eigenschaften und Methoden ihrer übergeordneten Klasse und kann ihre eigenen einzigartigen Eigenschaften und Methoden hinzufügen.
Wenn eine Klasse jedoch mehrere direkte übergeordnete Klassen hat, können zwischen diesen übergeordneten Klassen Eigenschaften und Methoden mit demselben Namen vorhanden sein. Um diese Eigenschaften und Methoden korrekt aufzurufen, verwendet Python einen Algorithmus namens „Method Resolution Order“ (Method Resolution Order, MRO), um die Suchreihenfolge von Eigenschaften und Methoden zu bestimmen.
Algorithmusprinzip
In Python 2.x wird MRO mithilfe des Tiefensuchalgorithmus (DFS) implementiert. Es gibt einige Probleme mit diesem Algorithmus, die dazu führen, dass die Methodenaufrufsequenz in manchen Fällen nicht korrekt analysiert wird. Zum Beispiel:
class A: def foo(self): print("A.foo") class B(A): pass class C(A): def foo(self): print("C.foo") class D(B, C): pass d = D() d.foo() # 输出"A.foo",而不是"C.foo"
Im obigen Code erbt Klasse D Klasse B und Klasse C und Klasse C überschreibt die foo()-Methode von Klasse A. Daher sollte beim Aufrufen der foo()-Methode des Objekts d theoretisch zuerst die foo()-Methode in Klasse C aufgerufen werden. Da Python 2.x jedoch den DFS-Algorithmus verwendet, durchläuft es zuerst Klasse B, dann Klasse C und schließlich Klasse A. Daher wird letztendlich die foo()-Methode in Klasse A aufgerufen, nicht die foo()-Methode in Klasse C.
Um dieses Problem zu lösen, führte Python 2.3 den C3-Algorithmus ein, der den topologischen Sortieralgorithmus zur Berechnung der MRO-Liste verwendet, um die Richtigkeit beim Aufrufen von Methoden sicherzustellen. Das Grundprinzip des C3-Algorithmus lautet wie folgt:
Die MRO-Liste einer neuen Klasse (d. h. einer Klasse, die explizit ein Objekt erbt oder implizit ein Objekt erbt) wird gemäß dem Breiten-First-Suchalgorithmus (BFS) berechnet.
Für jede Klasse sollte ihre MRO-Liste die folgenden drei Bedingungen erfüllen:
Die MRO-Liste der Unterklasse sollte vor der MRO-Liste der übergeordneten Klasse stehen.
Wenn zwei übergeordnete Klassen in der MRO-Liste einer untergeordneten Klasse erscheinen, muss ihre relative Reihenfolge in der Liste mit ihrer relativen Reihenfolge in der direkten übergeordneten Klasse der untergeordneten Klasse übereinstimmen.
Eine Klasse kann nicht mehr als zweimal in ihrer MRO-Liste vorkommen.
Dieser Algorithmus kann die Situation im obigen Beispielcode korrekt verarbeiten und stellt so die Korrektheit beim Aufruf der Methode sicher.
MRO-Liste anzeigen
In Python 3 können Sie die MRO-Liste einer Klasse über das Attribut __mro__
anzeigen. Zum Beispiel: __mro__
属性来查看类的MRO列表。例如:
class A: def foo(self): print("A.foo") class B(A): pass class C(A): def foo(self): print("C.foo") class D(B, C): pass print(D.__mro__)
输出结果为:
(
, , , , )
其中,<class></class>
表示类D本身,<class></class>
和<class></class>
分别表示类D的父类B和C,<class></class>
表示类B和C的共同父类A,<class></class>
rrreee
🎜(🎜Daunter, , , , )
🎜
<class></class>
stellt die Klasse D selbst dar, <class></class>
und <class></class>
repräsentieren jeweils die übergeordneten Klassen B und C der Klasse D, <class></class>
stellt die gemeinsame übergeordnete Klasse A der Klassen B und C dar und <class></class>
stellt die Basis dar Klasse aller neuen Klassen. Die Reihenfolge dieser Liste ist die Reihenfolge, in der Eigenschaften und Methoden nachgeschlagen werden, wenn Python ausgeführt wird. 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwenden Python-Unterklassen MRO bei der Mehrfachvererbung?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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.


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