__new__() と __init__() の関係を理解する
Python の __new__() メソッドと __init__() メソッドは、クラスインスタンスの作成と初期化。 __new__() は __init__() の前に呼び出され、メモリを割り当てて新しいクラス インスタンスを構築します。一方、__init__() は、インスタンスの属性を初期化し、必要なセットアップを実行するために使用されます。
ここで、__init__() が常に __new__() の後に呼び出される理由について、質問をさらに詳しく掘り下げてみましょう。 __new__() は、作成中のクラスの新しいインスタンスを返すように設計されています。 __new__() がインスタンスを作成した後、それは初期化のためにパラメータとして __init__() に渡されます。この順次実行により、インスタンスが正常に構築された後、 __init__() がインスタンスの属性にアクセスして変更できることが保証されます。
提供された例では、なぜ __init__() が既存のインスタンスに対して実行されないのか疑問に思うかもしれません (例: a2とa3)。これは、_dict ディクショナリ内の既存のインスタンスをチェックし、見つかった場合はそれを返すカスタム ロジックを __new__() に実装しているためです。このような場合、インスタンスは既に作成され初期化されているため、__init__() はスキップされます。
意図した機能を別の方法で実装するには、__new__() を変更する代わりに標準のファクトリ パターンを使用することを検討できます。ファクトリ パターンを使用すると、オブジェクトの作成とその実装を分離できるため、コードの柔軟性と再利用性が向上します。
以上がPython では __init__() が常に __new__() の後に呼び出されるのはなぜですか?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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