


Bagaimanakah Anda Boleh Menyesuaikan Perbandingan Kesaksamaan untuk Objek Python?
Perbandingan Kesaksamaan Tersuai dalam Objek Python
Gelagat lalai Python menganggap kejadian objek sebagai entiti yang berbeza, walaupun apabila mereka berkongsi atribut yang sama. Tingkah laku ini boleh menjadi masalah apabila anda ingin membandingkan objek berdasarkan sifat dalaman mereka dan bukannya identiti objeknya. Begini cara untuk menyesuaikan perbandingan kesamaan untuk contoh objek:
Mentakrifkan Kaedah eq
Untuk mengawal cara objek kelas tersuai anda dibandingkan untuk kesamaan , takrifkan kaedah eq dalam definisi kelas. Kaedah ini mengambil dua hujah: diri dan lain-lain. Parameter diri merujuk kepada objek semasa, manakala yang lain mewakili objek yang dibandingkan.
<code class="python">class MyClass: def __init__(self, foo, bar): self.foo = foo self.bar = bar def __eq__(self, other): if not isinstance(other, MyClass): # Don't compare to unrelated types return NotImplemented return self.foo == other.foo and self.bar == other.bar</code>
Dengan melaksanakan __eq__, anda pada asasnya mentakrifkan semakan kesaksamaan tersuai untuk contoh kelas anda. Dalam contoh ini, kaedah membandingkan atribut foo dan bar bagi diri dan orang lain, dan mengembalikan Benar jika kedua-duanya sama.
Akibat Pelaksanaan eq
Melaksanakan eq menjadikan kejadian kelas anda tidak boleh dicincang. Ini bermakna ia tidak boleh digunakan sebagai kunci dalam kamus atau sebagai elemen dalam set. Ini kerana Python bergantung pada fungsi hash() untuk menentukan sama ada objek boleh dicincang dan nilai cincang untuk objek diperoleh daripada kandungan dalamannya. Memandangkan kandungan objek anda boleh berubah disebabkan penetapan atribut, ia tidak boleh dicincang dengan pasti.
Jika anda memodelkan jenis tidak boleh ubah, anda juga harus melaksanakan kaedah cincang untuk memastikan konsisten dan tingkah laku yang boleh diramal apabila digunakan dalam koleksi.
Elakkan Penyelesaian Umum
Percubaan untuk menentukan kaedah perbandingan kesaksamaan umum dengan mengulang melalui dikt dan membandingkan nilai tidak disyorkan. Pendekatan ini boleh gagal untuk membandingkan objek dengan betul jika ia mengandungi jenis yang tidak dapat dibandingkan atau tidak boleh dicincang dalam kamus mereka.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Anda Boleh Menyesuaikan Perbandingan Kesaksamaan untuk Objek Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Buat tatasusunan pelbagai dimensi dengan numpy dapat dicapai melalui langkah-langkah berikut: 1) Gunakan fungsi numpy.array () untuk membuat array, seperti Np.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]) untuk membuat array 2D; 2) Gunakan np.zeros (), np.ones (), np.random.random () dan fungsi lain untuk membuat array yang diisi dengan nilai tertentu; 3) Memahami sifat bentuk dan saiz array untuk memastikan bahawa panjang sub-array adalah konsisten dan mengelakkan kesilapan; 4) Gunakan fungsi np.reshape () untuk mengubah bentuk array; 5) Perhatikan penggunaan memori untuk memastikan bahawa kod itu jelas dan cekap.

Broadcastinginginnumpyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.itsImplifiescode, enhancesreadability, andboostsperformance.here'showitworks: 1) smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2) CompatibeSt

Forpythondatastorage, chooselistsforflexabilityWithMixedDatatypes, array.arrayformemory-efficienthomogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatileButlessefficefientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientfientforydodeSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShiSforayDataSetSetShoFficeSforaydataSetShoSforayDataSetsforayDataSetsforayDataSetsforaydataSetShiSforayDodeSforayDodeSforaydataSetRaydataSetRaydataSetRaydataSet

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1) listscanholdelementsofdifferenttypes, 2) thearedynamic, membolehkanEaseasyAdditionsandremoVals, 3) theofferintuitiitiveoperationslikeslicing, tetapi4).

ToAccessElementsInapyThonArray, useIndexing: my_array [2] AccessestHeTheRdeLement, returning3.pythonuseszero-berasaskanIndexing.1) USE sitiveandnegativeindexing: my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forthelast.2) menggunakanSlicingForarangange: my_list [1: 5] ekstrakSelemen

Artikel membincangkan kemustahilan pemahaman tuple di Python kerana kekaburan sintaks. Alternatif seperti menggunakan tuple () dengan ekspresi penjana dicadangkan untuk mencipta tupel dengan cekap. (159 aksara)

Artikel ini menerangkan modul dan pakej dalam Python, perbezaan, dan penggunaannya. Modul adalah fail tunggal, manakala pakej adalah direktori dengan fail __init__.py, menganjurkan modul yang berkaitan secara hierarki.

Artikel membincangkan docstrings dalam python, penggunaan, dan faedah mereka. Isu Utama: Kepentingan Docstrings untuk Dokumentasi Kod dan Kebolehcapaian.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).
