Python のクラス メソッドの違い: バインド、アンバインド、静的
Python では、バインド メソッド、アンバインド メソッド、および静的メソッドの区別は、効果的なクラス設計にとって重要です。
バインドされたメソッドとアンバインドされたメソッド
他のほとんどのオブジェクト指向言語とは異なり、 Python クラスのメソッドはデフォルトでは静的ではありません。クラス インスタンスがメンバー関数を呼び出すと、そのインスタンスを最初の引数として持つ非バインド メソッドの呼び出しに変換されます。たとえば、次のコードについて考えてみましょう。
class Test(object): def method_one(self): print "Called method_one"
インスタンス a_test で method_one を呼び出すと、次の結果が得られます。
a_test.method_one() => Test.method_one(a_test)
静的メソッド
静的メソッドを定義するには、インスタンスではなくクラスで呼び出される場合は、 @staticmethod デコレータを使用します。このデコレータは、メタクラスに非バインド メソッドを作成するように指示します。次に例を示します。
class Test(object): @staticmethod def method_two(): print "Called method_two"
これで、インスタンスとクラスの両方がメソッド 2 を呼び出すことができます。
a_test = Test() a_test.method_one() a_test.method_two() Test.method_two()
インスタンスなしでメソッド 2 を呼び出しても、メソッド 1 とは異なり、エラーは発生しません。インスタンスはそれにバインドされます。
以上がPython のバインドされたメソッド、アンバインドされたメソッド、および静的なメソッドの違いは何ですか?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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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