이 글은 파이썬의 다중 상속 이해에 관한 정보를 주로 소개합니다. 다중 상속은 이해하기 쉽지 않습니다. 도움이 필요한 친구들은
파이썬의 다중 상속 이해를 참조하세요.
Python은 C++와 마찬가지로 다중 상속을 지원합니다. 개념은 쉽지만 어려운 작업은 하위 클래스가 자체적으로 정의되지 않은 속성을 호출하는 경우 이를 찾기 위해 상위 클래스로 이동하는 순서가 무엇인지입니다. 특히 많은 상위 클래스에 동일한 속성이 포함되어 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. 이름.
클래식 클래스와 뉴스타일 클래스의 속성 검색 순서가 다릅니다. 이제 클래식 클래스와 뉴 클래스의 두 가지 다른 성능을 각각 살펴보겠습니다.
Classic 클래스:
#! /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- class P1(): def foo(self): print 'p1-foo' class P2(): def foo(self): print 'p2-foo' def bar(self): print 'p2-bar' class C1(P1,P2): pass class C2(P1,P2): def bar(self): print 'C2-bar' class D(C1,C2): pass if __name__ =='__main__': d=D() d.foo() d.bar()
실행 결과:
p1-foo p2-bar
코드 예제를 그림으로 그려보세요. 이해하기 쉽도록 :
위 클래식 클래스의 출력 결과로 판단하면
인스턴스 d가 foo()를 호출할 때 검색 순서는 D => C1 => P1,
인스턴스 d가 bar(를 호출할 때) ), 검색 순서는 다음과 같습니다. D => C1 => P1 => P2
요약: 전통적인 검색 방법은 "왼쪽에서 오른쪽으로, 깊이부터" 방식으로 속성을 찾는 것입니다. d는 먼저 foo 메소드가 있는지 검색합니다. 그렇지 않으면 해당 메소드가 가장 가까운 상위 클래스 C1에 존재하는지 검색합니다. 그렇지 않으면 P1에서 해당 메소드를 찾을 때까지 위쪽으로 계속 검색하고 검색을 종료합니다. .
새로운 스타일 클래스:
#! /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- class P1(object): def foo(self): print 'p1-foo' class P2(object): def foo(self): print 'p2-foo' def bar(self): print 'p2-bar' class C1(P1,P2): pass class C2(P1,P2): def bar(self): print 'C2-bar' class D(C1,C2): pass if __name__ =='__main__': print D.__mro__ #只有新式类有__mro__属性,告诉查找顺序是怎样的 d=D() d.foo() d.bar()
실행 결과:
(<class '__main__.D'>, <class '__main__.C1'>, <class '__main__.C2'>, <class '__main__.P1'>, <class '__main__.P2'>, <type 'object'>) p1-foo C2-bar
위의 새로운 스타일 클래스의 출력 결과에서
인스턴스 d가 foo()를 호출할 때 검색 순서는 다음과 같습니다. is D => ; C1 => C2 => P1
인스턴스 d가 bar()를 호출하면 검색 순서는 D => 속성 찾기로 이동합니다.
위 내용은 파이썬의 다중 상속에 대한 심층적인 이해의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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

Inpython, "목록", isaversatile, mutablesequencetatcanholdmixeddatattypes, whilean "array"isamorememory-efficed, homogeneouseceenceRequiringElements ofthesAmeType.1) ListSareIdeAldiversEdatastorageandmanipulationDuetoIrflexibrieth

PythonlistsAndarraysareBotheBotheBothebothable.1) ListSareflexibleandsupporterogenousDatabutarabestemory-efficient.2) Arraysaremorememory-efforhomogeneousdatabutlessverstile, CorrectTypecodeusagetoavoidercer가 필요합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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