创建类
Python 类使用 class 关键字来创建。简单的类的声明可以是关键字后紧跟类名:
代码如下:
class ClassName(bases):
'class documentation string' #'类文档字符串'
class_suite #类体
实例化
通过类名后跟一对圆括号实例化一个类
代码如下:
mc = MyClass() # instantiate class 初始化类
‘int()'构造器
def __int__(self):
pass
注意:self类似Java的this关键字作用,它代码指向自身实例的引用
类属性
python的属性与Java和C++等面向对象语言不同,python的属性即包括了数据成员还包括函数元素,通过句点符号来访问.
特殊数据内建属性
C.name 类C的名字(字符串)
C.doc 类C的文档字符串
C.bases 类C的所有父类构成的元组
C.dict 类C的属性
C.module 类C定义所在的模块(1.5 版本新增)
C.class 实例C对应的类(仅新式类中)
特殊方法内建属性
dir():获得类属性或者实例属性名字列表.
静态变量属性
直接在class作用域定义
代码如下:
class C(object):
foo = 100
实例变量属性
python的实例属性与Java和C++等不同.在Java和C++中,实例属性必须首先声明/定义,而python实例属性是动态创建。设置实例的属性可以在实例创建后任意时间进行,也可以在能够访问实例的代码中进行。构造
器init()是设置这些属性的关键点之一。
代码如下:
def __init__(self, name, data):
self.name = name
self.data = "123'
注意:self类似Java的this关键字作用,它代码指向自身实例的引用
方法属性
分为实例方法和类方法.实例方法只属于一个实例;而类方法即属于类所有,也属于实例所有.
实例方法
代码如下:
class MyClass(object):
def myNoActionMethod(self):
pass
注意:self类似Java的this关键字作用,它代码指向自身实例的引用
静态方法
静态方法是类级别的方法,不需要实例化类就可以直接调用.有两种方法定义
●装饰器(常用)
代码如下:
@staticmethod
def foo():
print 'call static method'
●内建函数
代码如下:
def foo():
print 'call static method'
foo = staticmethod(foo) #静态方法
类方法
静态方法是类级别的方法, 与静态方法不同的是,它必须显示传入cls类参数;而且如果还需要调用类中其他的静态方法,或者类方法的函数, 要定义成类方法. 与静态方法类似,也有两种方法定义.
●装饰器(常用)
代码如下:
@classmethod
def bar(cls):
print 'call class method and access static varible(staticVar): ', cls.staticVar
●内建函数
代码如下:
def bar(cls):
print 'call class method and access static varible(staticVar): ', cls.staticVar
bar = classmethod(bar) #类方法
实例详解
代码如下:
#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
class Target(): #定义类Target
'This is Target definition' #定义__doc__属性
staticVar = 'v1.0' #定义静态变量
def __init__(self, name = 'default', data = 0): #定义构造函数
self.name = name #实例变量
self.data = data #实例变量
print "init instance"
def main():
print "this is a test function"
'''
可以用装饰器定义静态方法
@staticmethod
def foo():
print 'call static method'
'''
def foo():
print 'call static method'
foo = staticmethod(foo) #静态方法
'''
可以用装饰器定义类方法
@classmethod
def bar(cls):
print 'call class method and access static varible(staticVar): ', cls.staticVar
'''
def bar(cls):
print 'call class method and access static varible(staticVar): ', cls.staticVar
bar = classmethod(bar) #类方法
#只有调用本模块的时候main()方法才生效
if __name__ == '__main__':
main()
#实例化
target = Target('aaa', 123)
print 'name is: ', target.name
print 'data is: ', target.data
#打印__doc__属性
print 'target.__doc__ is: ', target.__doc__
#打印类__dict__属性
print 'Target.__dict__ is: ', Target.__dict__
#打印静态变量
print 'staticVar is: ', Target.staticVar
#打印内建函数dir()
print 'dir() is: ', dir(Target)
#调用静态方法
Target.foo()
#调用类方法
Target.bar()
输出
代码如下:
this is a test function
init instance
name is: aaa
data is: 123
target.__doc__ is: This is Target definition
Target.__dict__ is: {'__module__': '__main__', 'foo':
staticVar is: v1.0
dir() is: ['__doc__', '__init__', '__module__', 'bar', 'foo', 'main', 'staticVar']
call static method
call class method and access static varible(staticVar): v1.0

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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