이 글은 주로 Python의 단일 상속과 다중 상속을 소개합니다. Python 객체지향 프로그래밍에서 단일 상속과 다중 상속의 개념, 원리, 구현 방법 및 관련 작업 주의 사항을 예제와 함께 자세히 분석합니다. . 다음
이 문서의 예제에서는 Python의 단일 상속과 다중 상속을 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다.
단일 상속
1. 소개
Python은 클래스 상속도 지원합니다. 언어가 상속을 지원하지 않으면 클래스는 의미가 없습니다. 파생 클래스의 정의는 다음과 같습니다.
class DerivedClassName(BaseClassName1): <statement-1> . . . <statement-N>
기본 클래스에 동일한 메소드 이름이 있지만 지정되지 않은 경우 괄호 안의 기본 클래스 순서에 주의해야 합니다. 하위 클래스를 사용할 때 Python은 왼쪽에서 오른쪽으로 검색합니다. 즉, 하위 클래스에 메서드가 없으면 왼쪽에서 오른쪽으로 검색하여 해당 메서드가 기본 클래스에 포함되어 있는지 확인합니다.
BaseClassName(예제의 기본 클래스 이름)은 파생 클래스와 동일한 범위에서 정의되어야 합니다.
클래스 외에도 기본 클래스가 다른 모듈에서 정의될 때 매우 유용한 표현식을 사용할 수도 있습니다.
class DerivedClassName(modname.BaseClassName):
2. 코드
# -*- coding:utf-8 -*- #! python3 class people: #定义基本属性 name ='' age =0 #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问 __weight =0 #定义构造方法 def __init__(self,n,a,w): self.name = n self.age = a self.__weight = w def speak(self): print("%s 说: 我 %d 岁。"%(self.name,self.age)) #单继承示例 class student(people): grade ='' def __init__(self,n,a,w,g): #调用父类的构造函数,下面两种方式都可以 #people.__init__(self,n,a,w) super().__init__(n,a,w) self.grade = g #覆写父类的方法 def speak(self): print("%s 说: 我 %d 岁了,我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade)) s = student('ken',10,60,3) s.speak()
3. 실행 결과
ken이 말했습니다: 저는 10살이고 3학년입니다
다중 상속
1. 소개
Python은 다중 상속 형식에 대한 지원도 제한되어 있습니다. 다중 상속의 클래스 정의는 다음 예와 같습니다.
class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3): <statement-1> . . . <statement-N>
부모 클래스에 동일한 메서드 이름이 있지만 그렇지 않은 경우 괄호 안의 부모 클래스 순서에 주의해야 합니다. 검색은 하위 클래스에서 해당 메서드를 찾을 수 없을 때 해당 메서드가 상위 클래스에 포함되어 있는지 확인하기 위해 왼쪽에서 오른쪽으로 검색한다는 의미입니다.
2. 코드
# -*- coding:utf-8 -*- #! python3 #类定义 class people: #定义基本属性 name ='' age =0 #定义私有属性,私有属性在类外部无法直接进行访问 __weight =0 #定义构造方法 def __init__(self,n,a,w): self.name = n self.age = a self.__weight = w def speak(self): print("%s 说: 我 %d 岁。"%(self.name,self.age)) #单继承示例 class student(people): grade ='' def __init__(self,n,a,w,g): #调用父类的构函 people.__init__(self,n,a,w) self.grade = g #覆写父类的方法 def speak(self): print("%s 说: 我 %d 岁了,我在读 %d 年级"%(self.name,self.age,self.grade)) #另一个类,多重继承之前的准备 class speaker(): topic ='' name ='' def __init__(self,n,t): self.name = n self.topic = t def speak(self): print("我叫 %s,我是一个演说家,我演讲的主题是 %s"%(self.name,self.topic)) #多重继承 class sample(speaker,student): a ='' def __init__(self,n,a,w,g,t): student.__init__(self,n,a,w,g) speaker.__init__(self,n,t) test = sample("Tim",25,80,4,"Python") test.speak()#方法名同,默认调用的是在括号中排前地父类的方法
3. 실행 결과
我叫 Tim,我是一个演说家,我演讲的主题是 Python
위 내용은 Python의 단일 상속과 다중 상속의 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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