cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimana Saya Boleh Memastikan Kelas Python Saya Benar-Benar Sama: Panduan Kaedah Kesetaraan

How Can I Ensure My Python Classes Are Truly Equal: A Guide to Equivalence Methods

Memastikan Kelas Python Anda Sama: Panduan Komprehensif untuk Kaedah Kesetaraan

Dalam Python, eq dan ne kaedah khas menyediakan cara yang mudah untuk menentukan kesetaraan untuk kelas tersuai. Walaupun pendekatan asas untuk membandingkan __dict__s ialah pilihan yang berdaya maju, ia mungkin menghadapi cabaran dengan subkelas dan saling kendali dengan jenis lain.

Pengendalian Kesetaraan yang Lebih Teguh

Untuk menangani perkara ini pengehadan, pertimbangkan pelaksanaan yang lebih komprehensif:

class Number:

    def __init__(self, number):
        self.number = number

    def __eq__(self, other):
        if isinstance(other, Number):
            return self.number == other.number
        return NotImplemented

    def __ne__(self, other):
        x = self.__eq__(other)
        if x is not NotImplemented:
            return not x
        return NotImplemented

    def __hash__(self):
        return hash(tuple(sorted(self.__dict__.items())))

class SubNumber(Number):
    pass

Versi ini termasuk:

  • Pengendalian Subkelas: Ia memastikan kesetaraan disemak dengan betul antara kelas Nombor dan subkelasnya.
  • Pembetulan Bukan Komutatif: Ia memastikan bahawa perbandingan kesamaan adalah komutatif, tanpa mengira operan pesanan.
  • Timpa Cincang: Dengan mentakrifkan kaedah cincang tersuai, ia memastikan objek dengan nilai yang sama mempunyai nilai cincang yang sama, yang penting untuk ditetapkan dan operasi kamus.

Pengesahan dan Menguji

Untuk mengesahkan keteguhan pendekatan ini, berikut ialah satu set penegasan:

n1 = Number(1)
n2 = Number(1)
n3 = SubNumber(1)
n4 = SubNumber(4)

assert n1 == n2
assert n2 == n1
assert not n1 != n2
assert not n2 != n1

assert n1 == n3
assert n3 == n1
assert not n1 != n3
assert not n3 != n1

assert not n1 == n4
assert not n4 == n1
assert n1 != n4
assert n4 != n1

assert len(set([n1, n2, n3])) == 1
assert len(set([n1, n2, n3, n4])) == 2

Pernyataan ini menunjukkan kelakuan yang betul bagi kaedah kesetaraan dan ketekalan nilai cincang.

Dengan menerima pendekatan yang lebih komprehensif ini, anda boleh mencipta kelas Python dengan kesetaraan yang mantap pengendalian, memastikan perbandingan yang boleh dipercayai dan operasi set dan kamus yang tepat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Saya Boleh Memastikan Kelas Python Saya Benar-Benar Sama: Panduan Kaedah Kesetaraan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimana tatasusunan digunakan dalam pengkomputeran saintifik dengan python?Bagaimana tatasusunan digunakan dalam pengkomputeran saintifik dengan python?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Bagaimana anda mengendalikan versi python yang berbeza pada sistem yang sama?Bagaimana anda mengendalikan versi python yang berbeza pada sistem yang sama?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Apakah beberapa kelebihan menggunakan array numpy melalui array python standard?Apakah beberapa kelebihan menggunakan array numpy melalui array python standard?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Bagaimanakah sifat tatasusunan homogen mempengaruhi prestasi?Bagaimanakah sifat tatasusunan homogen mempengaruhi prestasi?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

Apakah beberapa amalan terbaik untuk menulis skrip python yang boleh dilaksanakan?Apakah beberapa amalan terbaik untuk menulis skrip python yang boleh dilaksanakan?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Bagaimanakah array numpy berbeza dari tatasusunan yang dibuat menggunakan modul array?Bagaimanakah array numpy berbeza dari tatasusunan yang dibuat menggunakan modul array?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

Bagaimanakah penggunaan array Numpy berbanding dengan menggunakan array modul array di Python?Bagaimanakah penggunaan array Numpy berbanding dengan menggunakan array modul array di Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

Bagaimanakah modul CTYPES berkaitan dengan tatasusunan di Python?Bagaimanakah modul CTYPES berkaitan dengan tatasusunan di Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

mPDF

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),

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa