相对于C++的继承编写,Python更简洁,而且效率也是很高的,下面编写一个简单Python的继承例子。
代码如下:
#!/usr/bin/python
#filename: pyclass.py
class Member:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
print 'Member init:%s' % self.name
def tell(self):
print 'Name:%s,Age:%d' % (self.name, self.age),
class Student(Member):
def __init__(self, name, age, marks):
Member.__init__(self, name, age)
self.marks = marks
print 'Student init:%s' % self.name
def tell(self):
Member.tell(self)
print 'Marks:%d' % self.marks
class Teacher(Member):
def __init__(self, name, age, salary):
Member.__init__(self, name, age)
self.salary = salary
print 'Teacher init:%s' % self.name
def tell(self):
Member.tell(self)
print 'Salary:%d' % self.salary
s = Student('Tom', 20, 80)
t = Teacher('Mrs.Huang', 30, 50000)
members = [s, t]
for mem in members:
mem.tell()
运行效果:
代码如下:
[root@localhost hhl]# python pyclass.py
Member init:Tom
Student init:Tom
Member init:Mrs.Huang
Teacher init:Mrs.Huang
Name:Tom,Age:20 Marks:80
Name:Mrs.Huang,Age:30 Salary:50000
我们同样编写同样效果的C++例子:
代码如下:
//filename: class.cpp
#include
#include
using namespace std;
class Member
{
public:
Member(char *n, int a);
void tell();
private:
char name[10];
int age;
};
Member::Member(char *n, int a)
{
memcpy(name, n, sizeof(name));
age = a;
cout
}
void Member::tell()
{
cout
}
class Student:public Member
{
public:
Student(char *n, int a, int m);
void tell_s();
private:
int marks;
};
Student::Student(char *n, int a, int m):Member(n, a)
{
marks = m;
cout
}
void Student::tell_s()
{
Member::tell();
cout
}
class Teacher:public Member
{
public:
Teacher(char *n, int a, int s);
void tell_t();
private:
int salary;
};
Teacher::Teacher(char *n, int a, int s):Member(n, a)
{
salary = s;
cout
}
void Teacher::tell_t()
{
Member::tell();
cout
}
int main(void)
{
Student s("Tom", 20, 80);
Teacher t("Mrs.Huang", 30, 50000);
s.tell_s();
t.tell_t();
return 0;
}
运行效果:
代码如下:
[root@localhost hhl]# ./class
Member init:Tom
Student init:Tom
Member init:Mrs.Huang
Teacher init:Mrs.Huang
Name:Tom,Age:20,Marks:80
Name:Mrs.Huang,Age:30,Salary:50000
这两者的运行效果是一样的,但是python更简洁些。。。

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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