Python の静的メソッドとクラス メンバー メソッドは両方ともクラスまたはインスタンスからアクセスできます。この 2 つの概念を明確にするのは簡単ではありませんが、それでも違いがあります:
1) 静的メソッドは self パラメーターを渡す必要はありません。およびクラス メンバー メソッドは、このクラスの代表的な cls パラメーターを渡す必要があります。(cls パラメーターはこのクラスを表します)
2) 項目 1 から、静的メソッドはインスタンス変数にアクセスできず、クラス メンバー メソッドもインスタンス変数にアクセスできません。ただし、クラス変数にはアクセスできます。
3) 静的メソッドは関数ツール ライブラリに少し似ていますが、クラス メンバー メソッドは Java オブジェクト指向の概念における静的メソッドに近いです。
静的メソッドとクラスメソッドを実装する 2 つの方法
1. Python 2.3 以前では、staticmethod 型と classmethod 型のオブジェクトのパッケージ化を使用して実装します
例は次のとおりです (印刷物の指示に注意してください)。 Class MyClass:
Val1 = '値1'DEF__(self):def classmd(cls):classmd(cls)、classmd(cls)は、val2の値にアクセスできません。 >> mc = MyClass()
>>> mc.smd()
>>> > MyClass.cmd()
2. Python 2.4 以降では、デコレータを使用して実装します
デコレータは @ 演算子を使用します。 例は次のとおりです:
class MyClass:
val1 = 'Value 1'
self.val2 = '値 2' def classmd( cls):
print 'クラスメソッド、class: ' + str(cls) + '、val1: ' + cls.val1 + '、はできません。 val2'の値にアクセスする
上記2つの方法のどちらでも、実行状況は同じです。方法2の実行結果を例にとると、分析は次のようになります。 >> mc = MyClass() # インスタンス化
>>>
クラスメソッド、クラス: __main__.MyClass、val1: 値 1、val2 の値にはアクセスできません
>> ;> MyClass.staticmd () # クラスは静的メソッドを直接呼び出します。結果は上記のインスタンス呼び出しと同じで、クラス変数にもインスタンス変数にもアクセスできません
>>> 、val1 と val2 にはアクセスできません
>> ;> MyClass.classmd() # クラスがクラスメソッドを直接呼び出し、結果は上記のインスタンス呼び出しと同じになります
>>>
クラスメソッド、クラス: __main__.MyClass, val1: 値 1、val2 の値にアクセスできません >>> mc.val1 = '値が変更されました' # インスタンス変数 val1 の値を変更します
>>> mc.classmd() # インスタンスはクラスメソッドを呼び出し、cls.val1 に気づきます。値は変更されていないため、この時点の cls.val1 はインスタンス変数 val1 ではなくクラス変数 val1 です
クラスメソッド、クラス: __main__.MyClass, val1: 値 1、val2 にアクセスできません
>>> ; MyClass.val1 = 'クラス値が変更されました' # クラス変数 val1 の値を変更します
>>> mc.classmd() # 例 クラス メソッドを呼び出し、cls.val1 の値が変更されたことを確認します。したがって、この時点の cls.val1 は、インスタンス変数 val1 ではなく、クラス変数 val1 であることがさらに証明されます
>>>
クラスメソッド、クラス: __main__.MyClass, val1: クラス値が変更されました。val2 の値にアクセスできません
>>> # クラスはクラスメソッドを直接呼び出します。結果は次のようになります。上記のインスタンス呼び出しと同じです
>
静的メソッド: 比較的独立したメソッドに相当し、実際にはクラスとは何の関係もありません。クラスのスコープ内に配置される関数。
クラスメンバーメソッド: クラス属性にはアクセスできますが、インスタンス属性にはアクセスできません。上記の変数 val1 は、クラス内ではクラス変数、インスタンス内ではインスタンス変数であるため、混同されやすいです。

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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