1 -> __new__(cls) 메서드
__new__ 메소드는 Python에서 새 객체가 생성될 때 호출됩니다. 클래스의 새 인스턴스를 생성하고 반환하는 일을 담당합니다. 이 방법은 일반적으로 싱글톤 패턴, 캐싱 또는 메모리 관리 등 객체 생성을 사용자 정의
하려는 경우에 사용됩니다.__new__는 언제 호출되나요?
__new__ 메소드는 __init__ 전에 호출되며 새 객체를 생성하는 데 사용됩니다. 새 객체를 생성할 때 일반적인 이벤트 순서는 다음과 같습니다.
- __new__: 객체를 생성합니다(메모리 할당).
- __init__: 객체를 초기화합니다(속성 설정).
__new__ 사용 사례:
- 싱글턴 패턴: 싱글톤 패턴은 클래스의 인스턴스가 하나만 존재하도록 보장합니다. 이 경우 __new__는 새 인스턴스를 만드는 대신 인스턴스가 이미 존재하는지 확인하고 이를 재사용합니다.
class Singleton: _instance = None def __new__(cls): if cls._instance is None: cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls) return cls._instance s1 = Singleton() s2 = Singleton() print(s1 is s2) # True, both are the same instance
- 객체 캐싱: 특정 조건에 따라 개체를 캐시하려는 경우 새 개체를 만들기 전에 __new__를 사용하여 개체가 이미 존재하는지(예: 사전에) 확인할 수 있습니다. 이는 메모리 사용을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
class CachedObject: _cache = {} def __new__(cls, value): if value in cls._cache: return cls._cache[value] obj = super().__new__(cls) cls._cache[value] = obj return obj obj1 = CachedObject("hello") obj2 = CachedObject("hello") print(obj1 is obj2) # True, the same object is reused
메모리 관리:
객체의 메모리 할당을 제어하려는 경우(예: 메모리 사용량을 최적화하거나 큰 객체를 관리하기 위해) __new__를 사용하여 객체 생성 방법을 사용자 정의할 수 있습니다.불변 객체:
__new__는 종종 튜플이나 문자열과 같은 불변 객체와 함께 사용됩니다. 예를 들어, 변경할 수 없는 사용자 정의 객체를 생성하려면 __new__를 재정의하여 제대로 생성되었는지 확인해야 합니다.
class MyTuple(tuple): def __new__(cls, *args): return super().__new__(cls, args) t = MyTuple(1, 2, 3) print(t) # (1, 2, 3)
요약하면:
- __new__는 객체가 생성될 때 호출되며 클래스의 인스턴스 반환 을 담당합니다.
- 객체 생성 최적화, 싱글톤과 같은 패턴 구현, 객체 캐싱 관리 또는 메모리 할당 사용자 정의에 유용합니다. 프로세스입니다.
위 내용은 Python의 매직 메소드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

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.


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