多重継承を使用した親クラス init の呼び出し: ニュアンスの理解
課題:
In複数の継承シナリオでは、親クラスのコンストラクターを呼び出す正しいメソッドを決定することが困難になる場合があります。古いスタイルの ParentClass.__init__(self) と新しいスタイルの super(DerivedClass, self).__init__() アプローチには、親クラスが一貫性のない規則に従っている場合に欠点があります。
解決策:
適切なアプローチは基本クラスの設計によって異なります関係するもの:
1.関連のないスタンドアロン クラス:
- これらのクラスは多重継承用に設計されていません。
- 引数の受け渡しを慎重に考慮して、明示的な呼び出しまたはスーパーを使用して各親コンストラクターを手動で呼び出します。
2. Mixin クラス:
- 多重継承用に明示的に設計されています。
- サブクラスに代わって 2 番目の親コンストラクターを自動的に呼び出します。
- super() を使用します。ミックスイン内の __init__() を使用して未使用のものを渡します引数。
3.協調継承クラス:
- ミックスインと同様に、協調継承を可能にする設計を備えています。
- 未使用の引数をすべてスーパークラス コンストラクターに渡します。
- 引数の位置順序を避けるために、すべての引数にキーワード引数を使用します
重要な注意事項:
基底クラスが継承の設計について明示的に言及していない場合、それらは協調的に設計されていないと考えて間違いありません。継承。一貫性と明確さのために、明示的なコンストラクター呼び出しまたは ParentClass.__init__(self) によるスーパーに固執してください。
以上が多重継承で親クラスの __init__ メソッド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。

ThedifferencebetweenaforloopandawhileloopinPythonisthataforloopisusedwhenthenumberofiterationsisknowninadvance,whileawhileloopisusedwhenaconditionneedstobecheckedrepeatedlywithoutknowingthenumberofiterations.1)Forloopsareidealforiteratingoversequence

Pythonでは、ループの場合は、反復の数がわかっている場合に適していますが、ループは反復の数が不明で、より多くの制御が必要な場合に適しています。 1)ループの場合は、簡潔なコードとPythonicコードを使用して、リスト、文字列などのトラバーシーケンスに適しています。 2)条件に応じてループを制御する必要がある場合やユーザーの入力を待つ必要がある場合、ループがより適切ですが、無限のループを避けるために注意を払う必要があります。 3)パフォーマンスに関しては、FORループはわずかに高速ですが、通常、違いは大きくありません。適切なループタイプを選択すると、コードの効率と読みやすさが向上します。

Pythonでは、リストを5つの方法でマージできます。1)シンプルで直感的なオペレーターを使用して、小さなリストに適しています。 2)extend()メソッドを使用して、頻繁に更新する必要があるリストに適した元のリストを直接変更します。 3)要素上でリストの分析式、簡潔、動作を使用する。 4)itertools.chain()関数を使用して効率的なメモリになり、大規模なデータセットに適しています。 5)要素をペアにする必要があるシーンに適しているように、 *演算子とzip()関数を使用します。各方法には特定の用途と利点と短所があり、選択する際にはプロジェクトの要件とパフォーマンスを考慮する必要があります。

forlopseused whenthentheNumberofiterationsiskが、whileloopsareuseduntiLaconditionismet.1)forloopsareideal for sequenceslikelists、usingsintaxlike'forfruitinfruits:print(fruit) '.2)

toconcatenatealistoflistsinpython、useextend、listcomprehensions、itertools.chain、またはrecursivefunctions.1)extendistraighttraightrawardbutverbose.2)listcomprehesionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsised effective forlargerdatasets.3)itertools.chainmerymery-emery-efforience-forforladatas

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。


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