


関数、非バインド メソッド、およびバインド メソッドの違いを理解する
関数、非バインド メソッド、およびバインド メソッドの区別を理解することが重要ですPython でプログラミングするため。このガイドでは、違いを解明し、それらがどのように変換されるかを説明し、その使用法を示す例を示します。
関数
関数は、def ステートメントまたはラムダで定義されます。これらは、特定の操作を実行するスタンドアロン ステートメントです。
非バインド メソッド
Python 2 では、クラス本体内で定義された関数は非バインド メソッドに変換されます。これらは依然として関数ですが、クラスである暗黙の最初のパラメータを持っています。
バインドされたメソッド
非バインド メソッドがクラス インスタンスでアクセスされると、変換されます。バインドされたメソッドに。クラス インスタンスは、最初の self パラメータとしてメソッドに自動的に渡されます。
変換
- 型クラスを使用して、関数をバインドされていないメソッドに変換できます。構築呼び出しまたは MethodType コンストラクター。
- 非バインド メソッドは、クラス インスタンスでアクセスすることでバインド メソッドに変換できます。
- バインドされたメソッドを非バインド メソッドまたはメソッドに変換して戻すことはできません。 function.
使用法
- 関数は通常の関数と同じように呼び出されます: f1()
- アンバウンド メソッドはインスタンスを使用して呼び出されます。最初の引数としてクラスの C.f1(instance)
- バインドされたメソッドがクラス インスタンスで呼び出されます:instance.f1()
Example
次のコードを考えてみましょう:
<code class="python">def f1(self): pass class C(object): f1 = f1</code>
ここで、f1 は関数、C.f1 は非バインド メソッド、C().f1 はバインド メソッドです。
Python 3 の区別
Python 3 では、アンバインド メソッドの概念が排除されています。クラス インスタンスでアクセスされた関数は、単純に元の関数として返されます。
以上がこの記事に適合する質問ベースのタイトルをいくつか示します。 主な違いに焦点を当てる: * Python の関数、非バインド メソッド、バインド メソッド: 違いは何ですか? * Python: Functiontio の使い方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

MantisBT
Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード
Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

ZendStudio 13.5.1 Mac
強力な PHP 統合開発環境
