


Quelle est la différence entre les classes de style ancien et nouveau en Python ?
Comprendre la distinction entre les classes de style ancien et nouveau en Python
En Python, le concept de classes de style ancien et nouveau joue un rôle important dans le paradigme de la programmation orientée objet. Avant de plonger dans les principales différences, il est essentiel de comprendre leur contexte historique.
Classes à l'ancienne : l'approche classique
Jusqu'à Python 2.1, les classes à l'ancienne étaient les seule option pour les développeurs. Ces classes n'étaient pas directement liées au concept de types. La fonction type renverrait toujours
Nouvelles classes de style : un concept unifié
En Python 2.2, de nouvelles classes de style ont été introduites pour rationaliser les concepts de classe et de type. Une nouvelle classe de style représente essentiellement un type défini par l'utilisateur. Les instances de nouvelles classes de style ont généralement type(x) qui renvoie la même valeur que x.__class__, reflétant le modèle objet unifié.
Motivation derrière les nouvelles classes de style
Présentation les nouvelles classes de style avaient plusieurs raisons impérieuses :
- Objet unifié Modèle : De nouvelles classes de style ont fourni un modèle objet cohérent avec un méta-modèle complet.
- Capacités améliorées : Elles ont permis aux développeurs de sous-classer la plupart des types intégrés et ont introduit des descripteurs, permettant pour les propriétés calculées.
Création d'un nouveau style Classes
De nouvelles classes de style sont créées en exploitant une autre nouvelle classe de style ou en spécifiant l'objet « type de niveau supérieur » comme classe parent dans Python 2. Dans Python 3, toutes les classes sont considérées comme un nouveau style. par défaut.
Différences clés de comportement
Outre les différences mentionnées dans les retours de type, de nouvelles classes de style offrent une gamme d'améliorations comportementales par rapport aux classes à l'ancienne. Par exemple, l'invocation de méthodes spéciales suit des règles distinctes, et l'ordre de résolution des méthodes en cas d'héritage multiple a été amélioré.
Conclusion
La transition de l'ancien Les nouvelles classes de style dans Python 2 et l'utilisation exclusive de nouvelles classes de style dans Python 3 ont marqué un changement significatif dans les capacités de programmation orientée objet. Comprendre les différences entre ces types de classes est crucial pour exploiter efficacement le modèle objet de Python et parvenir à une conception de code optimale.
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PythonlistScanstoreanyDatatype, notamment les intérêts, les cordes, les flotteurs, les booléens, les autres listes et les indicateurs.

PythonListSSupportNumeousOperations: 1) AddingElementsWithAptend (), Extend (), Andinsert (). 2) RemovingItemSusingRemove (), Pop (), etClear (). 3) Accessing etModifierwithIthIndexingandsliting.4) searchingAndSortingWithindex (), SOT (), andReward ().

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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