Python の getattr()、setattr()、delattr()、hasattr() の簡単な分析
getattr() 関数 は Python イントロスペクションのコア関数です。具体的な使用法はおおよそ次のとおりです。
Getattr はオブジェクト属性またはメソッドを返すために使用されます
class A: def __init__(self): self.name = 'zhangjing' #self.age='' def method(self): print"method print" Instance = A() print getattr(Instance , 'name, 'not find') #如果Instance 对象中有属性name则打印self.name的值,否则打印'not find' print getattr(Instance , 'age', 'not find') #如果Instance 对象中有属性age则打印self.age的值,否则打印'not find' print getattr(a, 'method', 'default') #如果有方法method,否则打印其地址,否则打印default print getattr(a, 'method', 'default')() #如果有方法method,运行函数并打印None否则打印default
注: ファクトリー モードは getattr を使用して簡単に実装できます。
import statsout def output(data, format="text"): output_function = getattr(statsout, "output_%s" % format) return output_function(data) setattr(object, name, value) This is the counterpart of getattr(). The arguments are an object, a string and an arbitrary value. The string may name an existing attribute or a new attribute. The function assigns the value to the attribute, provided the object allows it. For example, setattr(x, 'foobar', 123) is equivalent to x.foobar = 123.これは、対応する getattr() です。パラメータはオブジェクト、文字列、および任意の値です。文字列には、既存のプロパティまたは新しいプロパティがリストされる場合があります。この関数は、属性に値を割り当てます。オブジェクトによって提供が可能になります。たとえば、setattr(x,"foobar",123) は x.foobar = 123 と同等です。
delattr(オブジェクト, 名前)
オブジェクトと文字列。文字列はオブジェクトの
のいずれかの名前である必要があります。
オブジェクトが
を許可している場合、この関数は指定された属性を削除します。
たとえば、delattr(x, 'foobar') は
です。
del x.foobar.
と同等
•hasattr は、オブジェクトが特定の属性を持っているかどうかを判断するために使用されます。
構文:hasattr(オブジェクト, 名前) -> bool
オブジェクトに name 属性があるかどうかを判断し、ブール値を返します。
>>> li=["zhangjing","zhangwei"] >>> getattr(li,"pop") <built-in method pop of list object at 0x011DF6C0> >>> li.pop <built-in method pop of list object at 0x011DF6C0> >>> li.pop() 'zhangwei' >>> getattr(li,"pop")() 'zhangjing' >>>getattr(li, "append")("Moe")

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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