オブジェクト指向プログラミングは、単にクラスとオブジェクトの使用に基づいています。すべてのコードはクラスとオブジェクトを通じて実装されます。プログラミングはオブジェクト指向プログラミングです。
オブジェクト指向の 3 つの主要な特徴: カプセル化、継承、ポリモーフィズム
最初にクラスを作成します
#使用class创建一个School类,类中有个student方法 class School: def student(self): pass a1=School()
1。カプセル化
1 . カプセル化: 特定のコンテンツを最初に場所にカプセル化し、必要に応じて呼び出します
class School: def __init__(self,name,age): #构造方法,创建对象是执行 self.name=name self.age=age#创建对象a1,a2a1=School("zhangsan",18) a2=School("lisi",18)
上記のコードはカプセル化の機能を実装し、それぞれの名前と年齢をそれぞれ self の name 属性と age 属性にカプセル化します。
クラスで定義された関数はメソッドと呼ばれ、__init__ を持つ関数はコンストラクターと呼ばれ、a1 と a2 オブジェクトの作成時に自動的に実行されます。
2. 呼び出し: 呼び出しには、オブジェクトを介した直接呼び出しと自分自身を介した間接呼び出しの 2 つの方法があります
オブジェクトを介した直接呼び出し
class School: def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age def student(self): print("name:%s,age:%s"%(self.name,self.age))#创建对象a1,a2a1=School("zhangsan",18) a2=School("lisi",18) print a1.name,a1.age print a2.name,a2.age#执行结果: zhangsan 18 lisi 18
自分自身を介した間接呼び出し
class School: def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age def student(self): print("name:%s,age:%s"%(self.name,self.age)) #创建对象a1,a2 a1=School("zhangsan",18) a2=School("lisi",18) #执行类中的方法时,通过self间接调用被封装的内容 a1.student() a2.student() #执行结果: #name:zhangsan,age:18 #name:lisi,age:18
2. 継承
#1. 継承: 派生クラス (サブクラス) はどちらも基本クラス (親クラス) のメソッドを継承でき、複数のクラスに共通のメソッドを抽出できます。サブクラスは親クラスを継承するだけでよく、各メソッドを 1 つずつ実装する必要はありません。クラスを継承していることを示すために、クラス名の後に括弧内に別のクラスを記述しますclass School: def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age def student(self): print("name:%s,age:%s"%(self.name,self.age)) def classroom(self): print("%s去教室"%self.name) class SchoolA(School): #SchoolA继承School def __init__(self,name): self.name=name class SchoolB(SchoolA): #SchoolB继承SchoolA def __init__(self,name): self.name=name #创建对象a1 a1=SchoolA("zhangsan") a1.classroom() #创建对象a2 a2=SchoolB("lisi") a2.classroom() #执行结果: # zhangsan去教室 # lisi去教室上記のコードでは、ご覧のとおり、SchoolA と SchoolB にはクラスルーム メソッドがありませんが、SchoolB は SchoolA を継承し、SchoolA は School を継承しているため、School のクラスルーム メソッドを呼び出すことができます。オブジェクトを作成した後。 2. 多重継承Pythonでは、クラスは複数のクラスを継承することもできます。複数のクラスを継承する場合、クラス内の関数を検索するには2つの方法がありますDepth優先順位: クラスがクラシッククラスの場合、多重継承の場合、深さ優先で検索されます幅優先: クラスが新しいスタイルのクラスの場合、多重継承の場合、幅優先の方法で検索されます (python3.
以上がPythonでオブジェクト指向プログラミングを行う方法の詳細内容です。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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