この記事の例では、Python での演算子のオーバーロードの使用法について説明します。参考のために皆さんと共有してください。詳細は次のとおりです:
クラスは Python 演算子をオーバーロードできます
演算子のオーバーロードにより、オブジェクトが組み込みオブジェクトと同じになります。 __X__ という名前のメソッドは特別なフックであり、Python はこの特別な名前付けを通じて演算子をインターセプトしてオーバーロードを実現します。 Python は演算子を計算するときにそのようなメソッドを自動的に呼び出します。たとえば:
オブジェクトが __add__ メソッドを継承する場合、このメソッドは + 式に現れるときに呼び出されます。オーバーロードにより、ユーザー定義オブジェクトは組み込みオブジェクトと同様に動作します。
クラス内の演算子のオーバーロード
1. 演算子のオーバーロードにより、クラスが標準の Python 操作をインターセプトできるようになります。
2. クラスはすべての Python 式演算子をオーバーロードできます。
3. クラスはオブジェクト操作 (印刷、関数呼び出し、修飾など) をオーバーロードできます。
4. オーバーロードにより、クラス インスタンスが組み込みインスタンスのように見えます。
5. オーバーロードは、特別に名前を付けたクラス メソッドを通じて実装されます。
メソッド名 オーバーロードされた操作命令 呼び出し式 __init__ コンストラクター オブジェクトの作成: class()
__del__ デストラクター オブジェクトを解放するとき
__add__ "+" "|" x + y
__or__ "|" x
__repr__ 、convert print x, `x`
__call__ 関数呼び出し X()
__getattr__ 属性参照 x.unknown
__getitem__ インデックス インデックスの割り当て x[key] = value
__getslice__ シャーディング x[low:high]
__len__ 長さ len(x)
__cmp__ 比較
例:
>>> class indexer: def __getitem__(self,index): return index ** 2 >>> x = indexer() >>> for i in range(5): print x[i] #x[i]将调用__getitem__(x,i) 0 1 4 9 16Python での演算子のオーバーロード使用法の詳細な分析と関連記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

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。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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