Python プログラミング言語は強力な開発言語であり、その最大の特徴はそのシンプルさと使いやすさです。また、オブジェクト指向機能も備えており、特定の機能要件を達成するのに役立ちます。今日は、Python の継承に関連する概念をここで詳しく紹介します。
以下のコードはPython2.4を使用しています。インストール後、idleのIDE開発環境を使用します(delphiやVS.netなどよりもはるかに簡単なIDEと言われています)
ファイルから.pyファイルを作成します- 新しいメニューを作成し、以下の Python 継承コードを記述します:
>>> ============= RESTART ===============
> >> クラス SuperClass: 1.def サンプル(self):
print 'SuperClass'
2.class SubClass(SuperClass):
pass
3.sub = SubClass()
4.sub.sample()
最初に保存してから、F5 を押して実行する必要があります。アイドル状態のメイン ウィンドウが表示されます。
サブクラスは親クラスのサンプル メソッドを呼び出しました。次に、コードを次のように変更します。
class SuperClass: 1.def sample( self):
print 'SuperClass'
2.class SuperClass1:
def sample(self):
3.print 'SuperClass1'
class SubClass(SuperClass,SuperClass1):
4.pass
sub = SubClass()
5. sub.sample()
Python 継承コードを実行します。表示される結果は上記と同じです。最初の親クラスのサンプル メソッドはここでサブクラスによって呼び出されますが、2 番目の親クラスのサンプル メソッドは呼び出されません。次に何を言うかがわかりました。SubClass クラスの宣言を次のように変更します。
class SubClass(SuperClass1, SuperClass): 1. Pass
を実行すると、SuperClass1 のサンプル メソッドが呼び出されることがわかります。
>>> ============= 再起動 ============== 1.>>>
SuperClass1
2. >>>
この時点で、Python 継承の場合、親クラスの同じメソッドが、子クラスのクラスによって宣言された最初の親クラスのメソッドを呼び出すことがわかります。
上記は Python の継承とオブジェクト指向分析の内容です。さらに関連する内容については、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) に注目してください。

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。

PythonとCは、メモリ管理と制御に大きな違いがあります。 1。Pythonは、参照カウントとガベージコレクションに基づいて自動メモリ管理を使用し、プログラマーの作業を簡素化します。 2.Cには、メモリの手動管理が必要であり、より多くの制御を提供しますが、複雑さとエラーのリスクが増加します。どの言語を選択するかは、プロジェクトの要件とチームテクノロジースタックに基づいている必要があります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

PythonまたはCを選択するかどうかは、プロジェクトの要件に依存するかどうかは次のとおりです。1)Pythonは、簡潔な構文とリッチライブラリのため、迅速な発展、データサイエンス、スクリプトに適しています。 2)Cは、コンピレーションと手動メモリ管理のため、システムプログラミングやゲーム開発など、高性能および基礎となる制御を必要とするシナリオに適しています。

Pythonは、データサイエンスと機械学習で広く使用されており、主にそのシンプルさと強力なライブラリエコシステムに依存しています。 1)Pandasはデータ処理と分析に使用され、2)Numpyが効率的な数値計算を提供し、3)SCIKIT-LEARNは機械学習モデルの構築と最適化に使用されます。これらのライブラリは、Pythonをデータサイエンスと機械学習に理想的なツールにします。

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。


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