Python 객체의 사용자 정의 동등성 비교
Python의 기본 동작은 객체 인스턴스가 동일한 속성을 공유하는 경우에도 객체 인스턴스를 별개의 엔터티로 처리합니다. 이 동작은 개체 ID가 아닌 내부 속성을 기준으로 개체를 비교하려는 경우 문제가 될 수 있습니다. 객체 인스턴스에 대한 동등 비교를 사용자 정의하는 방법은 다음과 같습니다.
eq 메서드 정의
사용자 정의 클래스의 객체가 동일한지 비교하는 방법을 제어하려면 , 클래스 정의 내에 eq 메서드를 정의하세요. 이 메서드는 self와 other라는 두 가지 인수를 사용합니다. self 매개변수는 현재 개체를 참조하고 other는 비교 대상 개체를 나타냅니다.
<code class="python">class MyClass: def __init__(self, foo, bar): self.foo = foo self.bar = bar def __eq__(self, other): if not isinstance(other, MyClass): # Don't compare to unrelated types return NotImplemented return self.foo == other.foo and self.bar == other.bar</code>
__eq__를 구현하면 기본적으로 클래스 인스턴스에 대한 사용자 정의 동등성 검사를 정의하게 됩니다. 이 예에서 메소드는 self와 other의 foo 및 bar 속성을 비교하고 둘 다 같으면 True를 반환합니다.
eq
eq를 구현하면 클래스 인스턴스를 해시할 수 없게 됩니다. 즉, 사전의 키나 세트의 요소로 사용할 수 없습니다. 이는 Python이 객체가 해시 가능한지 여부를 결정하기 위해 hash() 함수에 의존하고 객체의 해시 값이 내부 내용에서 파생되기 때문입니다. 속성 할당으로 인해 객체의 콘텐츠가 변경될 수 있으므로 안정적으로 해시할 수 없습니다.
불변 유형을 모델링하는 경우 일관성을 보장하기 위해hash 메서드도 구현해야 합니다. 컬렉션에 사용될 때 예측 가능한 동작.
일반은 피하세요. 솔루션
dict를 반복하고 값을 비교하여 일반적인 동등 비교 방법을 정의하려는 시도는 권장되지 않습니다. 이 접근 방식은 사전에 비교할 수 없거나 해시할 수 없는 유형이 포함된 경우 개체를 올바르게 비교하지 못할 수 있습니다.
위 내용은 Python 객체에 대한 동등 비교를 어떻게 사용자 정의할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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