이 글에서는 주로 Python 클래스의 동적으로 수정되는 인스턴스 메소드에 대한 관련 정보를 소개합니다. 필요한 친구는
Python 클래스의 동적으로 수정되는 인스턴스 메소드
를 참고하세요. 나는 많은 친구들이 프로그래밍할 때 이미 작성된 프로그램 동작 코드를 수정하고 싶어할 것이라고 생각하며, 가장 일반적인 방법은 하위 클래스를 사용하여 요구 사항을 충족하지 않는 상위 클래스의 일부 메서드를 다시 작성하는 것입니다. 예를 들어, 다음 예를 들어보세요.
class Dog: def bark(self): print 'Woof!' class Husky(Dog): def bark(self) print 'Howl!'
위 방법으로 우리가 작성한 코드를 수정할 수 있는데, 타사 코드는 어떻게 수정해야 할까요? 물론 하위 클래스를 직접 작성하고 하위 클래스의 인스턴스 객체를 호출하여 수정 사항을 구현할 수도 있지만 이로 인해 일련의 다른 문제가 발생할 수 있습니다. 그래서 우리는 원래의 객체 메소드를 우리 자신의 메소드로 대체할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 이것이 이 글에서 다음에 소개할 "패칭" 메소드입니다.
클래스 패치
객체 메소드를 추가하거나 수정하려는 경우 가장 쉬운 방법은 클래스를 패치하는 것입니다. 위의 예와 결합하여 우리 자신의 Dog 클래스에 대한 새로운 하울 메소드를 작성하려면 다음 코드와 같이 새로운 하울 함수를 정의하고 이를 클래스에 추가할 수 있습니다.
def newbark(self): print 'Wrooof!' def howl(self): print 'Howl!' # Replace an existing method Dog.bark = newbark # Add a new method Dog.howl = howl
아주 간단합니다. ? 그러나 우리가 주의를 기울여야 할 몇 가지 문제가 있습니다. 우선, 수정된 클래스의 모든 인스턴스에 있는 메서드가 업데이트되므로 업데이트된 메서드는 새로 생성된 개체에만 존재할 뿐만 아니라 이전에 생성된 모든 개체를 덮어쓰지 않고 추가하지 않는 한 업데이트된 메서드를 갖게 됩니다. 원래 방법. 둘째, 수정하거나 추가하는 메서드는 개체에 바인딩되어야 하므로 메서드의 첫 번째 매개 변수는 호출되는 개체(이 경우 클래스 인스턴스 self)여야 합니다.
클래스 인스턴스 패치
이 클래스의 다른 인스턴스에 영향을 주지 않고 개별 객체를 패치할 수도 있습니다. 하지만 여전히 몇 가지 트릭이 있습니다! 먼저 다음 예를 살펴보겠습니다.
def herd(self, sheep): self.run() self.bark() self.run() border_collie = Dog() border_collie.herd = herd
그런 다음 새로 정의된 메서드를 호출해 보겠습니다.
border_collie.herd(sheep) TypeError: herd() takes exactly 2 arguments (1 given) The problem with the previous code is that the herd is not a bound method, just take a look at the following code: print border_collie.herd <function></function>
오류! 오류가 발생하는 이유는 호출된 객체가 우리가 작성한 함수의 첫 번째 매개변수로 전달되지 않기 때문입니다. 물론 매개변수를 직접 전달할 수도 있지만 클래스 메서드를 바꾸는 이 시나리오에서는 작동하지 않습니다. 이 문제에 대한 올바른 해결책은 유형 모듈에서 MethodType 함수를 사용하는 것입니다. 다음 샘플 코드를 볼 수 있습니다.
import types border_collie = Dog() border_collie.herd = types.MethodType(herd, border_collie) print border_collie.herd <bound>> border_collie.herd(sheep)</bound>
이제 메소드가 인스턴스에 바인딩되었으므로 완료되었습니다!
요약
작업 중에 메소드를 교체하거나 추가하는 것이 매우 유용합니다. 예를 들어 단위 테스트에서 외부 서비스와 통신을 담당하는 일부 기능을 교체해야 합니다. . 테스트에 편리합니다. 이 기술은 매우 일반적일 뿐만 아니라 최종적으로 수정하기로 결정하기 전에 코드를 유지 관리할 수 있도록 유지하는 매우 중요한 기술이기도 합니다.
위 내용은 Python 클래스의 동적 수정 예제 코드를 구문 분석합니다.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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