"TypeError: Missing 1 필수 위치 인수: 'self'" 오류 이해
Python에서 클래스 및 개체로 작업할 때 다음과 같은 오류 메시지가 나타날 수 있습니다.
TypeError: Missing 1 required positional argument: 'self'
이 오류는 전화를 걸 때 발생합니다. self 매개변수를 제공하지 않는 클래스 메소드. 모든 클래스 메소드에는 첫 번째 인수로 self 매개변수가 필요합니다.
How Python 초기화 클래스
이 오류를 이해하려면 클래스의 경우 생성자 메서드(__init__)가 자동으로 호출됩니다. 이 메소드는 객체의 속성 초기화를 담당합니다.
클래스 메소드 호출
객체가 생성되면 해당 메소드를 호출할 수 있습니다. 이러한 메소드는 객체의 속성과 기능에 액세스할 수 있습니다. 그러나 모든 클래스 메소드에는 해당 메소드가 호출되는 클래스의 인스턴스를 참조하는 self 매개변수가 필요하다는 점을 기억하십시오.
오류 문제 해결
In 코드 예:
class Pump: def __init__(self): print("init") def getPumps(self): pass p = Pump.getPumps() # Error here print(p)
self 인수를 제공하지 않고 getPumps()를 호출하기 때문에 오류가 발생합니다. 이 문제를 해결하려면 먼저 Pump 클래스의 인스턴스를 생성한 다음 해당 인스턴스에서 getPumps() 메서드를 호출해야 합니다.
p = Pump() p.getPumps()
이제 인스턴스를 생성할 때 __init__ 생성자가 호출됩니다. getPumps() 메소드는 self 매개변수에 액세스할 수 있으므로 클래스의 특정 인스턴스에서 작동할 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 'TypeError: 1개의 필수 위치 인수 누락: 'self'' 오류가 발생하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.

TomakeApythonscriptexecutableonBothunixandwindows : 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) andusechmod xtomakeitexecutableonix.2) onwindows, inristpythonisinstalledandassociatedwith.pybattfile (run.bat) torunthescrest.

"CommandNotFound"오류가 발생하면 다음 사항을 확인해야합니다. 1. 스크립트가 존재하고 경로가 올바른지 확인하십시오. 2. 파일 권한을 확인하고 CHMOD를 사용하여 필요한 경우 실행 권한을 추가하십시오. 3. 스크립트 인터프리터가 설치되었는지 확인하십시오. 4. 스크립트 시작시 셰 잔 라인이 올바른지 확인하십시오. 그렇게하면 스크립트 작업 문제를 효과적으로 해결하고 코딩 프로세스가 원활하게 보장 할 수 있습니다.

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.


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