Python のオブジェクト メソッドの定義は非常に奇妙です。最初のパラメータは通常 self という名前であり、これはオブジェクト自体を渡すために使用され、システムを呼び出すときに明示的に渡す必要はありません。自動的に通過します。
今日紹介する主役は super() で、Super() はクラスの継承でよく使用され、親クラスのメソッドを複数回呼び出す場合に実行されるのは 1 回だけです。実行を最適化します。以下で詳しく見てみましょう。
例を挙げます:
class Foo: def bar(self, message): print(message)
>>> Foo().bar("Hello, Python.") Hello, Python.
継承関係がある場合、サブクラスで親クラスのメソッドを呼び出す必要がある場合があります。この場合、最も簡単な方法は次のとおりです。オブジェクト呼び出しを変換します。クラスに呼び出す場合、この時点で self パラメータを明示的に渡す必要があることに注意してください。たとえば、次のようになります。これは、たとえば、親クラス名が変更されると、子クラスで多くの変更が行われることになります。また、Python は多重継承が可能な言語であるため、上記のメソッドを複数回記述する必要があります。多重継承があるので面倒です。これらの問題を解決するために、Python は super() メカニズムを導入しました。コード例は次のとおりです。 bar(self, message) メソッドの結果は一貫しています。実際、2 つのメソッドの内部処理メカニズムは大きく異なります。例を直接挙げてみましょう。 :
コード 1:
class FooParent: def bar(self, message): print(message) class FooChild(FooParent): def bar(self, message): FooParent.bar(self, message)
B から離れる
C を入力
Enter A
Leave A
Leave C
Leave A
Leave D
Leave E
実行順序はわかりやすい ということだけ。パブリックの親クラス A は複数回実行されます。コード 2:
>>> FooChild().bar("Hello, Python.") Hello, Python.
結果:
E を入力
B を入力
Aを入力
Aのまま
Dのまま
Leave C
Leave B

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

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。


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