본 글은 파이썬 클래스 내용과 예시를 중심으로 소개하고 있으니 필요한 친구들은
파이썬 클래스 내용
클래스
1. 클래스는 인스턴스를 생성하는 데 사용할 수 있는 데이터 구조입니다. (일반적으로 클래스는 해당 데이터에 사용할 수 있는 데이터와 메서드를 캡슐화합니다.) 2. Python 클래스는 호출 가능한 3. 클래스는 일반적으로 모듈의 최상위 수준에서 정의되므로 클래스가 정의된 소스 코드 파일의 어느 위치에서나 클래스 인스턴스를 만들 수 있습니다. 4. 인스턴스 초기화- 인스턴스 =
클래스이름(args....)
- 클래스는 인스턴스화할 때 init와 del이라는 두 가지 특수 메서드를 사용할 수 있습니다.
class ClassName(base): 'class documentation string' #类文档字符串 class suite #类体
- 기본: 슈퍼클래스는 모음입니다.
- 클래스 본문에는 다음이 포함될 수 있습니다: 선언문, 클래스 멤버 정의, 데이터
속성, 메서드
- 클래스에 상속 관계가 없는 경우 값 괄호 안은 제공되지 않습니다. base
class FirstClass(): spam = 30 #类数据属性 def display(self): #类方法 print self.spam x = FirstClass() #创建类实例 x.display() #方法调用 >>> 30 dir(FirstClass) >>> ['doc', 'module', 'display', 'spam']
- class 문은 def와 유사하며 실행 가능한 코드입니다. class 문이 실행됩니다
- class 문 내에서 모든 할당 문은 클래스 속성을 생성합니다
- 각 인스턴스 객체는 클래스의 속성을 상속합니다. 자체 네임스페이스 가져오기
Python 클래스 메서드 및 호출
인스턴스(객체)에 포함된 속성
- 호출 가능한 속성: 메소드
- 데이터 속성
- 인스턴스를 통해 메서드를 호출하는 것은 현재 인스턴스를 처리하기 위해 해당 클래스의 메서드를 호출하는 것과 같습니다. 예를 들어 이전 코드 예제에서 x.display()는 자동으로 FirstClass.display(x)로 변환됩니다. 즉, 클래스의 메서드가 호출되어 x 인스턴스를 처리합니다.
- 따라서 각 메소드에는 현재 인스턴스의 의미를 암시하는 self 매개변수가 있어야 합니다.
- 메서드 내에서 self 속성에 대한 할당 작업은 해당 인스턴스에 대한 자체 속성을 생성합니다. 각 인스턴스
- 파이썬에서는 인스턴스 없이 메소드를 호출할 수 없다고 규정하고 있습니다. 이것이 바로 '바인딩' 개념입니다
- 대입문입니다. 예를 들어 이전 예에서 spam
- 클래스 메서드의 메서드에 전달된 특수 매개변수 self에 값을 할당하면 인스턴스가 생성됩니다. 속성
Python 생성자
가 인스턴스를 생성할 때 Python은 자동으로 클래스의 init 메서드를 호출하여 인스턴스에 대한 속성을 눈에 보이지 않게 제공합니다. .- init 메소드는 생성자라고 합니다.
- 클래스에 정의된 init 메소드가 없으면 인스턴스는 처음에 단순으로 생성됩니다. 네임스페이스.
- init의 첫 번째 매개변수는 self여야 하며, self
변수 는 클래스 인스턴스 메서드에서 해당 메서드가 바인딩된 인스턴스를 참조하는 데 사용됩니다. 메소드의 인스턴스는 항상 메소드 호출의 첫 번째 인수로 전달되므로 인스턴스를 나타내기 위해 self가 선택되었습니다. 메소드 선언에 self를 반드시 넣어야 하지만, 인스턴스(self) 없이도 메소드를 사용할 수 있습니다. 메서드에 self를 사용하지 않는 경우 특별한 이유가 없는 한 일반 함수를 만드는 것을 고려해 보세요. 결국, 메소드 코드는 인스턴스를 사용하지 않고 클래스와 연관된 기능이 없으므로 일반 함수처럼 보입니다. 다른 객체지향 언어에서는 self를 이렇게 부를 수도 있습니다.
- init는 어떤 객체도 반환할 수 없습니다.
-
소멸자 : del
생성자가 필요하지만 소멸자를 무시할 수 있는 경우가 많습니다(Python 인터프리터가 자체적으로 재활용합니다)
class MyClass(): def init(self, name): self.name = name print 'My name is ' + self.name def del(self): print self.name + ' is dead.' i1 = MyClass('Shaw') >>> My name is Shaw del i1 >>> Shaw id dead.
类的特殊属性
使用dir()或dict,查看类或实例的属性
doc:获取文档字符串
base:获取所有父类
module:类所在的模块
name:实例所属类的名字
Python类方法中可用的变量
继承
继承描述了基类的属性如何‘遗传'给派生类
感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!
위 내용은 Python 클래스 인스턴스 분석에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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