Python의 super() 및 다중 상속
Python에서 다중 상속으로 인해 호출할 상위 메서드를 결정할 때 복잡성이 발생합니다. super() 함수는 이 시나리오에서 중요한 역할을 하지만 해당 동작은 MRO(메소드 해결 순서)에 따라 달라집니다.
MRO 및 super()
MRO는 상위 클래스에서 속성을 검색하는 순서를 정의합니다. 귀하의 예에서는
class Third(First, Second): def __init__(self): super(Third, self).__init__() print "that's it"
super(Third, self).__init__()가 MRO에 있는 첫 번째 클래스의 __init__() 메서드를 호출합니다. 이 경우에는 First입니다.
부모 메소드 선택
super()를 사용하여 호출할 상위 메소드를 명시적으로 선택할 수는 없습니다. MRO는 검색 순서를 지정하며 super()는 항상 해당 순서의 첫 번째 클래스를 참조합니다.
예(단일 경로 상속)
예제에서 교차 상속이 없으면 MRO는 간단합니다: [세 번째, 첫 번째, 두 번째, 객체]. 따라서 super(Third, self).__init__()는 항상 First.__init__()를 호출합니다.
예(교차 상속)
다음 코드를 고려하세요.
class First(object): def __init__(self): print "first" class Second(First): def __init__(self): print "second" class Third(First): def __init__(self): print "third" class Fourth(Second, Third): def __init__(self): super(Fourth, self).__init__() print "that's it"
MRO는 이제 [4차, 2차, 3차, 첫째, 객체]. super(Fourth, self).__init__()는 MRO의 첫 번째 클래스인 Second.__init__()를 호출합니다.
모호한 MRO
상속 경로가 있는 경우交叉(예: First가 Second에서 상속됨) Python은 일관된 MRO를 설정할 수 없으므로 예외:
TypeError: Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases Second, First
결론
super()는 다중 상속 작업을 위한 강력한 도구입니다. 그러나 MRO를 이해하는 것은 super().__init__()를 사용할 때 어떤 상위 메서드가 호출되는지를 결정하므로 해당 동작을 예측하는 데 중요합니다.
위 내용은 Python의 `super()` 함수는 다중 상속 및 MRO(메소드 해결 순서)와 어떻게 작동합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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