この記事では、主に Python クラスの継承例に関する関連情報を詳しく紹介しますので、必要な方は参考にしてください
Python クラスの継承について説明する多くの記事では、そのほとんどが について話しています。 oop 、ポリモーフィズム、その他の概念は、特定の基礎を備えた開発者にとってはあまり役に立たないかもしれませんが、特定のコード状況でコードを実行した場合の効果を示すには、さまざまな状況で書かれたコードを直接使用する方がよいでしょう。これは開発者にとってより役立つかもしれません。くだらない話はせずに、コードに直接取り組んでください。
古典的なクラスと新しいスタイルのクラスの間に区別はありません。次の分析は、新しいスタイルのクラスと古典的なクラスの両方に適用されます
クラス内の init 関数については、初期化のために呼び出される関数にすぎません。 (追記: 初期化とインスタンスの作成はプロセスではありません。インスタンスの作成は create 関数によって完了します)、サブクラス内に init 関数の明示的な宣言がない場合、サブクラスは親クラスの init 関数を呼び出します。ただし、init 関数では、init 関数が明示的に宣言されている場合、サブクラスの初期化中に親クラスの初期化関数は呼び出されません。サブクラスで宣言された属性は呼び出されますが、同時にサブクラスのインスタンスでは呼び出されません。
class animal(): name="hh" sex="man" def init(self): self.height=10 self.weight=50 def deception(self): print "ansible.height:"+self.height+" animal.weight:"+self.weight def run(self): print "animal is running...." class dog(animal): def init(self): pass if name=="main": dg=dog() print dg.dictで実行した結果。時刻は {} Dog クラスを次のように変更すると (追記: この時点では宣言された init メソッドは表示されていません) :
class dog(animal): def run(self): print "dog is running..."この時点では、親の init メソッドを直接呼び出しているため、クラス動物の場合、結果は次のようになります:
{'weight': 50, 'height': 10}この時点でクラスが犬クラスを継承した場合、この時点で何が起こるでしょうか? (Python インタープリターは、最初にサブクラスで init メソッドを検索します。見つからない場合は、見つかるまで親クラスで検索して実行します。これ以降、Python インタープリターは、サブクラスの init メソッドを実行しません。現時点では、親クラスは実行されていません。たとえば、上記の例では、最初の実行時に取得される属性はありません。
この時の結果は同じです
{}
マルチクラスの場合 継承時はどうなるでしょうか? (多重継承では、クラスの継承パラメータの最初のパラメータで宣言された親クラスの init 関数が実行されます。親クラスに init 関数がない場合は、検索を続けて init 関数があるかどうかを確認しますヘッダーが見つかるかどうかにかかわらず、init 関数が見つかるまでのプロセスは最初のパラメーターで宣言された親クラスに置き換えられます。ヘッダーが見つからない場合、初期化されません。) コードは、前の例に基づいて自分でテストできます。
サブクラスの親クラスのメソッドを呼び出すための super の使用法と特徴。概要:
以上がクラス継承コードの詳しい解説(Python)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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