多数のクラスに同じ特性を持たせたいのですが、どうすれば追加できますか?これはテンプレートですか?このテンプレートからクラスのグループを作成すれば問題ありませんか?次にメタクラスが必要になります。 Huo Huo》
メタクラスを定義します (単なるクラスのテンプレートです! あまり考えすぎないでください。ただし、これはオブジェクト レベルではなくクラス レベルであることも覚えておいてください!):
class MyMeta(type):
def __init__(cls,name,bases,dic) :
print cls. __name__
print name
def __str__(cls):return '美しいクラス %s'%cls.__name__
これは何ですか?ああ、これはメタクラスですね。クラステンプレートです。
どこで使用されますか?これは、このクラスのテンプレートとしてクラスで使用する必要があります。
はどのような役割を果たしますか?テンプレートはいくつかの共通の機能を提供します。
このクラスはどのような機能を提供しますか? 2つの特徴、1.クラスが定義された後、クラスの名前 (__init__) を出力します。 2.印刷クラスの形式 (__str__)。
どのように動作するのでしょうか? インタプリタを開き、上記のコードを入力して開始します:
入力:
class MyClass(object):
__metaclass__ = MyMeta
Enter キーを押してクラス定義を終了すると、出力は次のようになります:
MyClass
MyClass
わかりました、ほほう!初期化するのはオブジェクトではなくクラスであることがわかりました。 ! ! ! !これが最初の特徴です。
2 番目:
入力:
print MyClass
出力:
美しいクラス MyClass
ああ、その通りです。 、予想通りでした! ! ! ! ! ! ! !もちろん、クラスを好きなようにカスタマイズすることもできます。 !
########################################### # #####################################
シングルトン パターンの下に実装してみましょう(Woodpecker コミュニティから):
シングルトン メタクラス:
class Singleton(type):
def __init__(cls,name,bases,dic):
super(Singleton,cls).__init__(name,bases,dic)
cls.instance = なし
def __call__(cls,*args,**kwargs):
cls.instance が None の場合:
cls.instance = super(Singleton,cls).__call__(*args,**kwargs)
return cls.instance
非常にシンプルなデザインパターンなので、何が起こっているのか理解できると思います。
class MyClass(object):
__metaclass__ = Singleton
def __init__( self,arg):
self.arg = arg
Singleton メタクラスを使用するクラス。
インスタンスは 1 つだけですか? ?私たちはそれを見ることしかできません。鄧小僧はこう言いました。「実践こそが真実を試す唯一の基準だ」。 - エッセンス! !
>>> my1 = MyClass("hello")
>>> my2 = MyClass("world")
>>> my1 は my2
True
>>> my1.arg
>>> my2.arg
'hello'
my2 を作成しようとして失敗しましたが、これは成功したことを証明しています。
実際、メタクラスはあまり使われないので理解しておきましょう。ほほー! !

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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