この記事では、Python での組み込み型の拡張方法を主に紹介し、Python での組み込み型の拡張とサブクラスの拡張の具体的な実装テクニックを例に基づいて分析します。この記事では、Python での組み込み型のメソッドの実装について説明します。参考として、以下のようにみんなと共有してください:
はじめに 新しいタイプのオブジェクト メソッドを実装することに加えて、場合によっては、Python の組み込みタイプを拡張して、次のような他のタイプのデータ構造をサポートすることもできます。 lists キューの挿入と削除のメソッドを追加します。この問題に対応して、この記事では、コレクション関数の実装例を組み合わせて Python の組み込み型を拡張する 2 つの方法 (組み込み型の埋め込みによる型の拡張と、サブクラス化による型の拡張) を紹介します。
組み込み型の埋め込みによる拡張次の例では、リスト オブジェクトを埋め込み型として使用してコレクション オブジェクトを実装し、演算子のオーバーロードを追加します。このクラスは、Python のリストと追加の集合演算をラップします。
class Set: def __init__(self, value=[]): # Constructor self.data = [] # Manages a list self.concat(value) def intersect(self, other): # other is any sequence res = [] # self is the subject for x in self.data: if x in other: # Pick common items res.append(x) return Set(res) # Return a new Set def union(self, other): # other is any sequence res = self.data[:] # Copy of my list for x in other: # Add items in other if not x in res: res.append(x) return Set(res) def concat(self, value): # value: list, Set... for x in value: # Removes duplicates if not x in self.data: self.data.append(x) def __len__(self): return len(self.data) # len(self) def __getitem__(self, key): return self.data[key] # self[i] def __and__(self, other): return self.intersect(other) # self & other def __or__(self, other): return self.union(other) # self | other def __repr__(self): return 'Set:' + repr(self.data) # print() if __name__ == '__main__': x = Set([1, 3, 5, 7]) print(x.union(Set([1, 4, 7]))) # prints Set:[1, 3, 5, 7, 4] print(x | Set([1, 4, 6])) # prints Set:[1, 3, 5, 7, 4, 6]
サブクラスを通じて型を拡張する Python 2.2 以降、すべての組み込み型は list、str、dict、tuple などのサブクラスを直接作成できます。これにより、ユーザー定義のクラス ステートメントを通じて組み込み型をカスタマイズまたは拡張できます。つまり、型名をサブクラス化し、カスタマイズします。型のサブタイプ インスタンスは、元の組み込み型が表示される場所ならどこでも使用できます。
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以上がPython拡張組み込み型の実装方法の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。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

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