创建类
Python 类使用 class 关键字来创建。简单的类的声明可以是关键字后紧跟类名:
代码如下:
class ClassName(bases):
'class documentation string' #'类文档字符串'
class_suite #类体
实例化
通过类名后跟一对圆括号实例化一个类
代码如下:
mc = MyClass() # instantiate class 初始化类
‘int()'构造器
def __int__(self):
pass
注意:self类似Java的this关键字作用,它代码指向自身实例的引用
类属性
python的属性与Java和C++等面向对象语言不同,python的属性即包括了数据成员还包括函数元素,通过句点符号来访问.
特殊数据内建属性
C.name 类C的名字(字符串)
C.doc 类C的文档字符串
C.bases 类C的所有父类构成的元组
C.dict 类C的属性
C.module 类C定义所在的模块(1.5 版本新增)
C.class 实例C对应的类(仅新式类中)
特殊方法内建属性
dir():获得类属性或者实例属性名字列表.
静态变量属性
直接在class作用域定义
代码如下:
class C(object):
foo = 100
实例变量属性
python的实例属性与Java和C++等不同.在Java和C++中,实例属性必须首先声明/定义,而python实例属性是动态创建。设置实例的属性可以在实例创建后任意时间进行,也可以在能够访问实例的代码中进行。构造
器init()是设置这些属性的关键点之一。
代码如下:
def __init__(self, name, data):
self.name = name
self.data = "123'
注意:self类似Java的this关键字作用,它代码指向自身实例的引用
方法属性
分为实例方法和类方法.实例方法只属于一个实例;而类方法即属于类所有,也属于实例所有.
实例方法
代码如下:
class MyClass(object):
def myNoActionMethod(self):
pass
注意:self类似Java的this关键字作用,它代码指向自身实例的引用
静态方法
静态方法是类级别的方法,不需要实例化类就可以直接调用.有两种方法定义
●装饰器(常用)
代码如下:
@staticmethod
def foo():
print 'call static method'
●内建函数
代码如下:
def foo():
print 'call static method'
foo = staticmethod(foo) #静态方法
类方法
静态方法是类级别的方法, 与静态方法不同的是,它必须显示传入cls类参数;而且如果还需要调用类中其他的静态方法,或者类方法的函数, 要定义成类方法. 与静态方法类似,也有两种方法定义.
●装饰器(常用)
代码如下:
@classmethod
def bar(cls):
print 'call class method and access static varible(staticVar): ', cls.staticVar
●内建函数
代码如下:
def bar(cls):
print 'call class method and access static varible(staticVar): ', cls.staticVar
bar = classmethod(bar) #类方法
实例详解
代码如下:
#!/usr/bin/python
#coding=utf-8
class Target(): #定义类Target
'This is Target definition' #定义__doc__属性
staticVar = 'v1.0' #定义静态变量
def __init__(self, name = 'default', data = 0): #定义构造函数
self.name = name #实例变量
self.data = data #实例变量
print "init instance"
def main():
print "this is a test function"
'''
可以用装饰器定义静态方法
@staticmethod
def foo():
print 'call static method'
'''
def foo():
print 'call static method'
foo = staticmethod(foo) #静态方法
'''
可以用装饰器定义类方法
@classmethod
def bar(cls):
print 'call class method and access static varible(staticVar): ', cls.staticVar
'''
def bar(cls):
print 'call class method and access static varible(staticVar): ', cls.staticVar
bar = classmethod(bar) #类方法
#只有调用本模块的时候main()方法才生效
if __name__ == '__main__':
main()
#实例化
target = Target('aaa', 123)
print 'name is: ', target.name
print 'data is: ', target.data
#打印__doc__属性
print 'target.__doc__ is: ', target.__doc__
#打印类__dict__属性
print 'Target.__dict__ is: ', Target.__dict__
#打印静态变量
print 'staticVar is: ', Target.staticVar
#打印内建函数dir()
print 'dir() is: ', dir(Target)
#调用静态方法
Target.foo()
#调用类方法
Target.bar()
输出
代码如下:
this is a test function
init instance
name is: aaa
data is: 123
target.__doc__ is: This is Target definition
Target.__dict__ is: {'__module__': '__main__', 'foo':
staticVar is: v1.0
dir() is: ['__doc__', '__init__', '__module__', 'bar', 'foo', 'main', 'staticVar']
call static method
call class method and access static varible(staticVar): v1.0

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.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

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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.


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