本文实例讲述了Python基类函数的重载与调用方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
刚接触Python语言的时间不长,对于这个语言的很多特性并不是很了解,有很多用法都是还不知道。今天想着写一个Python面向对象编程时的继承中的函数调用。分享出来,一起进步。
因为之前接触过Java和C++,所有对于面向对象的思想也早已经很熟析的了。这里也不再对面向对象是什么进行赘述了。我们直接上代码吧!看看对于继承和基类函数的调用在Python中是如何调用的~
首先,是基类文件base.py
Created on Dec 18, 2014
@author: raul
'''
class animal(object):
'''
classdocs
'''
def __init__(self):
'''
Constructor
'''
print 'animal init'
def say(self):
print 'animal say'
然后,是子类文件child.py
Created on Dec 18, 2014
@author: raul
'''
from inheritance.base import animal
class cat(animal):
'''
classdocs
'''
def __init__(self):
'''
Constructor
'''
# animal.__init__()
animal.__init__(self)
print 'cat init'
def say(self):
animal.say(self)
print 'cat say'
if __name__ == '__main__':
c = cat()
c.say()
运行后,就可以看到输出,如下:
animal init
cat init
animal say
cat say
这就说明,我们的继承和函数的调用都已经OK了
此例子比较简单,不过基本上也讲明白了Python基类函数的重载与调用,希望学习的同学可以举一反三。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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