Python의 메서드 참조 평등: 미스터리 발견
일반 함수에서 상속받은 것처럼 보이는 메서드에 참조의 미덕이 부족한 이유는 무엇입니까? 평등? 이 당혹스러운 현상은 많은 Python 프로그래머들을 당황하게 했습니다. 이러한 차이의 원인을 이해하기 위해 기본 메커니즘을 자세히 살펴보겠습니다.
프로그램 전체에서 개체 ID를 유지하는 일반 함수와 달리 메서드 개체는 액세스 시 동적으로 생성됩니다. 이러한 일시적인 특성은 .__get__ 메서드가 호출될 때 메서드 개체를 생성하는 설명자에 대한 종속성에서 비롯됩니다. 코드 조각은 이 동작을 적절하게 보여줍니다.
<code class="python">>>> What.__dict__['meth'] <function what.meth at> >>> What.__dict__['meth'].__get__(What(), What) <bound method what.meth of object at>></bound></function></code>
Python 3.8부터 메서드에 대한 동등성 테스트가 일관되고 예측 가능해졌습니다. .__self__(바인딩된 인스턴스)와 .__func__(기본 함수) 속성이 모두 동일한 객체인 경우 두 메서드는 동일한 것으로 간주됩니다.
그러나 이러한 일관된 동작은 최근 추가된 것입니다. Python 3.8 이전에는 구현 세부 사항에 따라 메서드 동일성이 다양했습니다. Python 메서드와 특정 C 메서드 유형의 경우 self가 동일한지 비교되었고, 다른 C 메서드 유형의 경우 self가 동일하게 비교되었습니다. 이 불일치는 결국 Python 문제 1617161에서 해결되었습니다.
일관성을 보장하려면 func 속성을 사용하여 메서드 ID를 확인하는 것이 좋습니다.
<code class="python">>>> What.meth == What.meth # functions (or unbound methods in Python 2) True >>> What().meth == What.meth # bound method and function False >>> What().meth == What().meth # bound methods with *different* instances False >>> What().meth.__func__ == What().meth.__func__ # functions True</code>
요약하자면, 메소드 객체의 일시적인 현상과 메소드 동등성의 역사적 불일치로 인해 메소드에 대한 참조 동등성이 부재하게 되었습니다. 그러나 Python 3.8에서는 더욱 일관되고 예측 가능한 접근 방식을 도입하여 프로그래머가 더 큰 확신을 갖고 메서드 평등에 대해 추론할 수 있게 되었습니다.
위 내용은 Python의 메서드에 참조 평등이 부족한 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.


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