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!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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