1 -> __new__(cls) メソッド
Python で新しいオブジェクトが作成されると、__new__ メソッドが呼び出されます。これは、クラスの新しいインスタンスを作成して返すを担当します。このメソッドは通常、シングルトン パターン、キャッシュ、メモリ管理などオブジェクトの作成をカスタマイズする場合に使用されます。
__new__ はいつ呼び出されますか?
__new__ メソッドは __init__ の前に呼び出され、新しいオブジェクトの作成に使用されます。新しいオブジェクトを作成するときの一般的なイベントの順序は次のとおりです:
- __new__: オブジェクトを作成します (メモリ割り当て)。
- __init__: オブジェクトを初期化します (属性を設定します)。
__new__ の使用例:
- シングルトン パターン: シングルトン パターンでは、クラスのインスタンスが 1 つだけ存在することが保証されます。この場合、 __new__ は、新しいインスタンスを作成するのではなく、インスタンスがすでに存在するかどうかを確認し、それを再利用します。
class Singleton: _instance = None def __new__(cls): if cls._instance is None: cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls) return cls._instance s1 = Singleton() s2 = Singleton() print(s1 is s2) # True, both are the same instance
- オブジェクトのキャッシュ: 特定の条件に基づいてオブジェクトをキャッシュしたい場合は、新しいオブジェクトを作成する前に、__new__ を使用してオブジェクトが既に存在するかどうか (辞書などに) を確認できます。これはメモリ使用量の最適化に役立ちます。
class CachedObject: _cache = {} def __new__(cls, value): if value in cls._cache: return cls._cache[value] obj = super().__new__(cls) cls._cache[value] = obj return obj obj1 = CachedObject("hello") obj2 = CachedObject("hello") print(obj1 is obj2) # True, the same object is reused
メモリ管理:
オブジェクトのメモリ割り当てを制御したい場合 (メモリ使用量の最適化や大きなオブジェクトの管理など)、__new__ を使用してオブジェクトの作成方法をカスタマイズできます。不変オブジェクト:
__new__ は、タプルや文字列などの不変オブジェクトでよく使用されます。たとえば、カスタムの不変オブジェクトを作成する場合は、__new__ をオーバーライドして、オブジェクトが適切に作成されるようにします。
class MyTuple(tuple): def __new__(cls, *args): return super().__new__(cls, args) t = MyTuple(1, 2, 3) print(t) # (1, 2, 3)
要約すれば:
- __new__ はオブジェクトの作成時に呼び出され、クラスのインスタンスを返すを担当します。
- オブジェクト作成の最適化、シングルトンなどのパターンの実装、オブジェクト キャッシュの管理、さらにはメモリ割り当てのカスタマイズにも役立ちます。プロセス。
以上がPython の魔法のメソッドの詳細内容です。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とCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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