本文实例讲述了用python实现面向对像的ASP程序的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:
平时我们写ASP时,一般都用vbscript或javascript.
javascript是用function来实现类的,很麻烦,而且效果不爽. vbscript虽然可以实现类,但是功能上也有很大的局限性.
如果用python来写ASP脚本,就可以实现真的类,成为真正的面向对像.请看下面的例子:
代码如下:
import sys
import urllib
class urtt:
def __init__(self):
self.text1='testpython'
def urt(self):
fr=urllib.urlopen('http://www.bitsCN.com')
for fl in fr.readlines():
Response.Write(Server.HTMLEncode(fl))
fr.close()
Response.Write(self.text1)
class urtta(urtt):
def __init__(self,url):
self.strurl=url
self.text1='textpython'
def urts(self):
fr=urllib.urlopen(self.strurl)
for fl in fr.readlines():
Response.Write(Server.HTMLEncode(fl))
fr.close()
Response.Write(self.text1)
utta=urtt()
utta.urt()
utt=urtta("http://sohu.com")
utt.urts()
%>
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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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