1. Pythonの説明の一部抜粋 Documentation 3.5.2
オブジェクトは、Pythonプログラム内のforデータのabstractionです。 (ある意味、「ストアド プログラム コンピューター」のフォン ノイマンの モデル に従って、コードもオブジェクトによって表現されます。)
オブジェクトは、Python によるデータの抽象化です。 Python プログラム内のすべてのデータは、オブジェクトまたはオブジェクト間の関係によって表されます。 (ある意味、フォン・ノイマンの「ストアド プログラム コンピューター」のモデルと一致して、コードはオブジェクトによっても表現されます)。 すべてのオブジェクトには ID、型、および値があります。オブジェクトの ID は、メモリ内のオブジェクトのアドレスとして考えることができます。アイデンティティ
すべてのオブジェクトにはアイデンティティ、タイプ、値があります。 オブジェクトの ID は、作成されると変更されません。メモリ内のオブジェクトのアドレスと考えることができます。 「is」 演算子 は 2 つのオブジェクトの ID を比較し、 id() is
‘ operator compares the identity of two objects; the id()
関数 はそれらの ID を表す整数を返します。
type も変更できません。オブジェクトのタイプは、オブジェクトがサポートする操作 (例: 「長さはありますか?」) を決定し、オブジェクトの可能な値も定義します。そのタイプ。 type() 関数は、オブジェクトのタイプ (オブジェクト自体) を返します。アイデンティティと同様に、オブジェクトの型も不変です。 2. Pyhtmlの説明:
object:
class object The most base type
type:
class type(object) type(object_or_name, bases, dict) type(object) -> the object's type type(name, bases, dict) -> a new type
上記の3つの図からわかるように、objectオブジェクトは最も基本的な型であり、全体的に抽象的な概念ですデータの。 type は、object オブジェクトと比較して、より具体的な抽象概念です。これは、type(int)、type が、オブジェクト オブジェクトからより具体的な抽象概念を洗練するための要素をすでに備えているためです。 (
float)、type(str)、type(list)、type(tuple)、type(
set) などはすべて型です。そのため、instance(type, object) と instance(object, type ) はすべて True です。つまり、 type type は int や float などの型の全体的な概念です。では、なぜ issubclass(type, object) が True で、issubclass(object, type) が False なのでしょうか? 2 番目の図、つまり継承関係から、type はオブジェクトのサブクラスであるため、前者が True、後者が False であることがわかります。 Python言語の全体設計の観点から見ると、まずオブジェクトがあり、次に比較的特定の型があり、部分よりも全体を優先するという設計思想があります。
オブジェクトはPythonのデータの抽象化であり、Pythonプログラムによるデータの集中表現です。
すべてのオブジェクトには ID、タイプ、値があります。- オブジェクトのタイプによって、オブジェクトによってサポートされる操作が決まります。
- 一部のオブジェクトの値は変更できます。 値を変更できるオブジェクトは可変オブジェクトと呼ばれ、作成後に値を変更できないオブジェクトは不変オブジェクトと呼ばれます。
したがって、Python の全体的な設計システムの観点から見ると、最初にオブジェクトがあり、次に識別子、型、値があり、その後にオブジェクトに対する操作などが続きます。これは、図 3 の結果の理由も説明します。
以上がPython のオブジェクトと型の詳細な紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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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