Python의 기존 스타일 클래스와 새로운 스타일 클래스의 차이점 이해
Python에서는 기존 스타일 클래스와 새로운 스타일 클래스의 개념이 중요한 역할을 합니다. 객체지향 프로그래밍 패러다임에서 주요 차이점을 살펴보기 전에 역사적 맥락을 이해하는 것이 중요합니다.
이전 스타일 클래스: 고전적 접근 방식
Python 2.1까지는 이전 스타일 클래스가 주요 차이점이었습니다. 개발자를 위한 유일한 옵션입니다. 이러한 클래스는 유형 개념과 직접적으로 연결되지 않았습니다. 유형 함수는 항상
새 스타일 클래스: 통합 개념
Python에서 2.2에서는 클래스와 유형의 개념을 간소화하기 위해 새로운 스타일 클래스가 도입되었습니다. 새로운 스타일 클래스는 기본적으로 사용자 정의 유형을 나타냅니다. 새로운 스타일 클래스의 인스턴스는 일반적으로 통합 객체 모델을 반영하여 x.__class__와 동일한 값을 반환하는 type(x)를 갖습니다.
새로운 스타일 클래스의 동기
소개 새로운 스타일 클래스에는 몇 가지 설득력 있는 이유가 있었습니다:
- Unified Object 모델: 새로운 스타일 클래스는 포괄적인 메타 모델과 함께 응집력 있는 개체 모델을 제공했습니다.
- 향상된 기능: 이를 통해 개발자는 대부분의 내장 유형을 하위 클래스로 분류하고 설명자를 도입할 수 있었습니다. 계산된 속성의 경우.
새 스타일 만들기 클래스
새로운 스타일 클래스는 또 다른 새로운 스타일 클래스를 활용하거나 Python 2에서 "최상위 유형" 객체를 상위 클래스로 지정하여 생성됩니다. Python 3에서는 모든 클래스가 새로운 스타일로 간주됩니다.
행동의 주요 차이점
언급된 차이점 외에도 유형 반환을 통해 새로운 스타일 클래스는 이전 스타일 클래스에 비해 다양한 동작 개선 사항을 제공합니다. 예를 들어 특수 메소드 호출은 별도의 규칙을 따르며, 다중 상속 시 메소드 결정 순서가 개선되었습니다.
결론
기존에서 전환 Python 2의 새로운 스타일 클래스와 Python 3의 새로운 스타일 클래스의 독점적 사용은 객체 지향 프로그래밍 기능에 상당한 변화를 가져왔습니다. Python의 객체 모델을 효과적으로 활용하고 최적의 코드 디자인을 달성하려면 이러한 클래스 유형 간의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.
위 내용은 Python에서 이전 스타일 클래스와 새 스타일 클래스의 차이점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


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