


Wie erstelle ich statische Klassendaten und statische Klassenmethoden in Python?
Python umfasst die Konzepte statischer Klassendaten und statischer Klassenmethoden.
Statische Klassendaten
Hier definieren Sie ein Klassenattribut für statische Klassendaten. Wenn Sie einer Eigenschaft einen neuen Wert zuweisen möchten, verwenden Sie in der Zuweisung explizit den Klassennamen -
class Demo: count = 0 def __init__(self): Demo.count = Demo.count + 1 def getcount(self): return Demo.count
Wir können anstelle von Demo.count auch Folgendes zurückgeben -
return self.count
In der Demo-Methode erstellt eine Zuweisung wie self.count = 42 eine neue, nicht verwandte Instanz mit dem Namen count im eigenen Wörterbuch von self. Beim erneuten Binden statischer Klassendatennamen muss immer die Klasse angegeben werden, unabhängig davon, ob sie sich innerhalb einer Methode befindet oder nicht -
Demo.count = 314
Statische Klassenmethode
Sehen wir uns an, wie statische Methoden funktionieren. Statische Methoden sind an eine Klasse und nicht an ein Objekt der Klasse gebunden. Die Statusmethode wird zum Erstellen von Dienstprogrammfunktionen verwendet.
Statische Methoden können nicht auf den Klassenstatus zugreifen oder ihn ändern. Statische Methoden kennen den Klassenstatus nicht. Diese Methoden werden verwendet, um einige praktische Aufgaben durch Abrufen einiger Parameter auszuführen.
Denken Sie daran, dass der @staticmethod-Dekorator zum Erstellen statischer Methoden verwendet wird, wie unten gezeigt -
class Demo: @staticmethod def static(arg1, arg2, arg3): # No 'self' parameter! ...
Beispiel
Sehen wir uns ein vollständiges Beispiel an -
from datetime import date class Student: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age # A class method @classmethod def birthYear(cls, name, year): return cls(name, date.today().year - year) # A static method # If a Student is over 18 or not @staticmethod def checkAdult(age): return age > 18 # Creating 4 objects st1 = Student('Jacob', 20) st2 = Student('John', 21) st3 = Student.birthYear('Tom', 2000) st4 = Student.birthYear('Anthony', 2003) print("Student1 Age = ",st1.age) print("Student2 Age = ",st2.age) print("Student3 Age = ",st3.age) print("Student4 Age = ",st4.age) # Display the result print(Student.checkAdult(22)) print(Student.checkAdult(20))
Ausgabe
Student1 Age = 20 Student2 Age = 21 Student3 Age = 22 Student4 Age = 19 True True
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich statische Klassendaten und statische Klassenmethoden in Python?. 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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