プロセス指向プログラミングでは、コンピューター プログラムを一連のコマンド セット、つまり一連の関数を順次実行するものとみなします。 。プログラミングを簡素化するために、プロセス指向の関数は引き続きサブ関数に分割されます。つまり、大きな関数が小さな関数に分割されて、システムの複雑さが軽減されます。
Python と Java はどちらもオブジェクト指向言語です。オブジェクト指向プログラミングの特徴データのカプセル化、継承、ポリモーフィズム
1. クラスとインスタンス
オブジェクト指向プログラミングの最も重要な概念はクラスとインスタンスです)、クラスは Student クラスなどの抽象テンプレートであり、インスタンスはクラスに基づいて作成された特定の「オブジェクト」であることを覚えておく必要があります。各オブジェクトには同じメソッドがありますが、そのデータは異なる場合があります。
Python では、クラス キーワードはクラスを定義するためにも使用されます。クラスの後にはクラス名が続きますが、最初は大文字にする必要があります。その後の括弧は、どのクラスを継承するか、つまりその親クラスを示します。
class Student(object): pass
この変数には属性を自由にバインドできます
>>>nick.name = 'Liu Ling Hao' >>>nick.name 'Liu Ling Hao'
後で定義されるさまざまな関数はメソッドです。要約オブジェクト = 属性メソッド
クラスはテンプレートとして機能できるため、インスタンスを作成するときに、バインドする必要があると思われるいくつかの属性を強制的に入力できます。現時点では、より特別な __init__ メソッドを使用する必要があります。 (int の前後に 2 つのアンダースコアがあります)
class Student(object): def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = scor >>> bart = Student('Bart Simpson', 59) >>> bart.name 'Bart Simpson' >>> bart.score 59
__init__ メソッドがある場合、インスタンスの作成時に空のパラメーターを渡すことはできません。__init__ メソッドに一致するパラメーターを渡す必要があります2. カプセル化、継承、ポリモーフィズム
オブジェクト指向プログラミングの重要な機能は、データのカプセル化です。 上の例の名前とスコアと同様に、クラス内で定義された関数を通じて直接アクセスできます。たとえば、データの一部を追加したり、リストを並べ替えたりできます。実装はできますが、実装はできません。インテリアは、どう調整するかで決まる。
クラスを定義する際、既存のクラスを継承することができ、新たに作成したクラスをサブクラス(Subclass)、継承したクラスを基底クラスまたは親クラスと呼びます。クラス(ベースクラス、スーパークラス)。継承の利点は、親クラスのすべての機能を取得できることです。サブクラスの場合は、親クラスに基づいて書き続けることができるため、より便利です。
class Person(object): def idea(self): print('study is happy')class Liu(Person): pass liu =Liu()liu.idea study is happyもちろん、サブクラスが親クラスと同じメソッドがある場合、親クラスのメソッドを自動的にオーバーライドします。 ポリモーフィズム: 異なるオブジェクトが同じメソッドの異なるアクションに応答する
>>>class Nick1: def name(self): print("我是1") >>>class Nick2: def name(self): print("我是2") >>>a = Nick1() >>>b = Nick2() >>>a.name 我是1 >>>b.name 我是2使用されている関数名は同じですが、実装は異なります。
def run(animal): animal.run() animal.run() >>> run(Animal()) Animal is running... Animal is running... >>> run_twice(Dog()) Dog is running... Dog is running...ポリモーフィズムの利点は、Dog または他の動物を渡す必要がある場合、Dog はすべて Animal タイプであるため、Animal タイプを受け取るだけで済み、Animal タイプに従って動作することです。 Animal 型には run() メソッドがあるため、渡された型は、Animal クラスまたはサブクラスである限り、実際の型の run() メソッドを自動的に呼び出します。これがポリモーフィズムです。
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Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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