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。
ここでは、クラシック クラスと新しいスタイル クラスの区別はありません。次の分析は、新しいスタイル クラスとクラシック クラスの両方に適用されます。
クラス内の __init__ 関数の場合、それは単に呼び出される関数です。初期化 (ps: 初期化とインスタンスの作成。これ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、サブクラスはその __init__ 関数を呼び出します。 __init__ 関数が明示的に宣言されている場合、親クラスの初期化関数は呼び出されず、サブクラスの __init_ のみが呼び出されます。同時に、サブクラスのインスタンスの親クラスの __init__ 関数で宣言された属性はありません。 例:
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__このときの実行結果は
です。
{} 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ません):class dog(animal): def run(self): print "dog is running..."このとき、親クラスの Animal の __init__ メソッドを直接呼び出しているため、結果は以下の通りです:
{'weight': 50, 'height': 10}この時、dogクラスを継承するクラスがあった場合、この時はどうなるでしょうか? (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、それ以降、サブクラスの親クラスの __init__ メソッドは実行しません。現時点では、実行されていない __init__ メソッドで作成された属性はありません。たとえば、上記の例では、初回実行時に取得された例には、weight 属性と height 属性がありません)
class animal(): name="hh" sex="" 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 def run(self): print "dog is running..." class jinmao(dog): # def __init__(self): # self.ji="jinmao" pass if __name__=="__main__": dg=jinmao() print dg.__dict__。このときの結果は同じです{} クラスの多重継承で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ーの最初のパラメーターによって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、クラスの継承パラメーターに __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__ 関数が見つからない限り、プロセスは使用されます。コードは初期化されていません。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。
Python 仮想マシンがクラスを作成する方法 (具体的には、.pyc ファイルをロードするとき、C 言語のコード ロジックを通じてクラス オブジェクトをメモリに配置する方法) を知りたい場合は、私もこの側面について学んでいるので、一緒に探求できればと思っています)
以上がPythonのクラス継承を例とともに詳しく解説の詳細内容です。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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