Python でのスーパー コンストラクターの呼び出し
質問内の「他の言語」への言及は、質問者がオブジェクト指向に精通していることを示唆しています ( OO) 他の言語でのプログラミング。通常は基本 (スーパー) クラスのコンストラクターが暗黙的に呼び出されます。これは Python にも当てはまりますが、スーパークラス コンストラクターを明示的に呼び出すメソッドはあります。
質問者の期待に応えるために、Python 3 ではスーパークラス コンストラクターを呼び出すプロセスが簡素化されました。次の例は、Python 3 で動作する明示的なデモを示しています。
class A(object): def __init__(self): print("world") class B(A): def __init__(self): print("hello") super().__init__()
Python 2 では、スーパークラス コンストラクターを呼び出すには、もう少し冗長な形式が必要です。
class A(object): def __init__(self): print "world" class B(A): def __init__(self): print "hello" super(B, self).__init__()
どちらの例も出力 " hello」の後に「world」が続き、スーパークラス コンストラクターの正しい呼び出しを示しています。
以上がPython でスーパー コンストラクターを呼び出すにはどうすればよいですか?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。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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