Python의 클래스 수준 변수 및 메서드 이해
종종 클래스 변수 또는 클래스 메서드라고도 하는 정적 변수 또는 메서드를 만드는 것은 프로그래밍에 유용한 개념입니다. Python에서 클래스 수준 변수와 메서드는 클래스의 공유 속성이나 기능을 정의하는 방법을 제공합니다.
클래스 변수 생성
클래스 변수를 생성하려면 간단히 클래스 정의 내에서 선언하지만 메서드 외부에서 선언합니다. 예:
class MyClass: i = 3
이렇게 하면 값이 3인 i라는 클래스 수준 변수가 생성됩니다.
클래스 변수 액세스
클래스 변수 클래스 이름 뒤에 점(.) 표기법을 사용하여 액세스할 수 있습니다. 예를 들어, 위 클래스에서 i 값을 검색하려면:
MyClass.i # Output: 3
클래스 변수와 인스턴스 변수
클래스 변수는 인스턴스 수준( 또는 비정적) 변수는 메서드 내에서 선언됩니다. 결과적으로 클래스 내에서 동일한 이름을 가진 클래스 수준 변수와 인스턴스 수준 변수를 모두 가질 수 있습니다.
클래스 메서드 만들기
클래스 메서드는 다음과 같은 메서드입니다. 클래스의 특정 인스턴스가 아닌 클래스 자체에 바인딩됩니다. 클래스 메서드를 생성하려면 @staticmethod 데코레이터를 사용하세요.
class C: @staticmethod def f(arg1, arg2, ...): ...
클래스 메서드 사용
클래스 메서드는 클래스 이름 뒤에 점 표기법을 사용하여 호출할 수 있습니다. , 클래스 변수와 유사합니다. 클래스 메서드는 클래스의 모든 인스턴스에서 공유할 수 있는 공통 기능을 정의하는 방법을 제공하고 작업이나 변환을 수행하는 편리한 방법을 제공합니다.
클래스 메서드와 정적 메서드
Python에는 다른 언어처럼 전통적인 의미의 정적 메서드가 없습니다. Python의 @staticmethod 메서드는 Java 또는 C의 정적 메서드와 달리 여전히 클래스에 약간 바인딩되어 있습니다. 그러나 일반적으로 클래스 메소드 classmethod를 사용하는 것이 좋습니다. 메소드가 클래스 유형을 첫 번째 인수로 수신할 수 있기 때문입니다.
위 내용은 클래스 변수와 메서드는 Python에서 어떻게 작동합니까?의 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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