この記事では主に Python の多重継承の理解に関する関連情報を紹介します。多重継承は理解するのが簡単ではありません。必要な方は
の多重継承を理解するのに役立つ例を紹介します。
Python は、C++ と同様に、多重継承をサポートしています。概念は簡単ですが、難しい作業は、サブクラスがそれ自体で定義されていない属性を呼び出す場合、特に多くの親クラスに同じ属性が含まれている場合、どのような順序で親クラスにアクセスしてその属性を見つけるかということです。名前。 従来のクラスと新しいスタイルのクラスでは、属性の検索順序が異なります。ここで、クラシック クラスと新しいクラスの 2 つの異なるパフォーマンスをそれぞれ見てみましょう:クラシック クラス:
#! /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- class P1(): def foo(self): print 'p1-foo' class P2(): def foo(self): print 'p2-foo' def bar(self): print 'p2-bar' class C1(P1,P2): pass class C2(P1,P2): def bar(self): print 'C2-bar' class D(C1,C2): pass if __name__ =='__main__': d=D() d.foo() d.bar()実行結果:
p1-foo p2-barコード例の図を描くわかりやすいように:
概要: 古典的な検索方法は、「左から右、深さ順」で属性を検索することです。 d は、最初に foo メソッドがあるかどうかを検索し、存在しない場合は、そのメソッドが最も近い親クラス C1 に存在するかどうかを検索します。存在しない場合は、メソッドが P1 で見つかるまで検索を続け、検索は終了します。 。
新形式クラス:
#! /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- class P1(object): def foo(self): print 'p1-foo' class P2(object): def foo(self): print 'p2-foo' def bar(self): print 'p2-bar' class C1(P1,P2): pass class C2(P1,P2): def bar(self): print 'C2-bar' class D(C1,C2): pass if __name__ =='__main__': print D.__mro__ #只有新式类有__mro__属性,告诉查找顺序是怎样的 d=D() d.foo() d.bar()実行結果:
(<class '__main__.D'>, <class '__main__.C1'>, <class '__main__.C2'>, <class '__main__.P1'>, <class '__main__.P2'>, <type 'object'>) p1-foo C2-bar上記新形式クラスの出力結果より、 インスタンス d が foo() を呼び出したときの検索順序is D => ; C1 => C2 => P1インスタンス d が bar() を呼び出すとき、検索順序は D => Go でプロパティを見つけます。
以上がPython における多重継承の詳細な分析の詳細内容です。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とCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

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。


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