


Kelas Gaya Baharu lwn. Gaya Lama dalam Python
Kelas gaya lama berleluasa dalam Python sehingga versi 2.1, manakala kelas baharu kelas gaya diperkenalkan dengan Python 2.2. Perbezaan utama antara kedua-duanya berkisar pada konsep jenis berbanding kelas.
Kelas Gaya Lama:
Kelas gaya lama tidak dikaitkan secara langsung dengan konsep jenis. Contoh kelas gaya lama semuanya dilaksanakan menggunakan satu jenis terbina dalam yang dikenali sebagai "contoh." Ini bermakna x.__class__ dan type(x) mungkin tidak selalu mengembalikan nilai yang sama untuk contoh kelas gaya lama.
Kelas Gaya Baharu:
Baharu kelas gaya, sebaliknya, menyatukan konsep kelas dan jenis. Kelas gaya baharu mentakrifkan jenis yang ditentukan pengguna, dan contoh kelas gaya baharu dianggap sebagai objek jenis itu. Lazimnya, type(x) dan x.__class__ mengembalikan nilai yang sama untuk contoh kelas gaya baharu, melainkan jika diganti.
Perbezaan Utama dan Faedah Kelas Gaya Baharu:
- Model objek bersatu dengan model meta penuh.
- Keupayaan untuk mensubkelaskan kebanyakan jenis terbina dalam.
- Pengenalan "deskriptor" untuk sifat yang dikira.
- Tingkah laku yang lebih konsisten dan intuitif dalam senario pewarisan.
Bila Perlu Digunakan Gaya Lama lwn. Gaya Baharu Kelas:
Atas sebab keserasian ke belakang, kelas dalam Python 2.x adalah gaya lama secara lalai. Untuk mencipta kelas gaya baharu, nyatakan kelas gaya baharu secara eksplisit sebagai kelas induk.
Dalam Python 3, semua kelas adalah gaya baharu. Oleh itu, tidak perlu membezakan antara kedua-dua gaya.
Atas ialah kandungan terperinci Kelas Gaya Lama lwn. Gaya Baharu dalam Python: Apakah Perbezaannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

ToAppendElementStoapyThonList, useTheAppend () methodforsingleelements, extend () formultipleelements, andInsert () forspecificposition.1) useAppend () foraddingOneElementAttheend.2)

TOCREATEAPYTHONLIST, USESQUAREBRACKETS [] danSeparatateItemSwithCommas.1) listsaredynamicandCanHoldMixedDatypes.2) UseAppend (), mengalih keluar (), danSlicingFormApulation.3)

Dalam bidang kewangan, penyelidikan saintifik, penjagaan perubatan dan AI, adalah penting untuk menyimpan dan memproses data berangka dengan cekap. 1) Dalam Kewangan, menggunakan memori yang dipetakan fail dan perpustakaan Numpy dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan data dengan ketara. 2) Dalam bidang penyelidikan saintifik, fail HDF5 dioptimumkan untuk penyimpanan data dan pengambilan semula. 3) Dalam penjagaan perubatan, teknologi pengoptimuman pangkalan data seperti pengindeksan dan pembahagian meningkatkan prestasi pertanyaan data. 4) Dalam AI, data sharding dan diedarkan latihan mempercepatkan latihan model. Prestasi dan skalabiliti sistem dapat ditingkatkan dengan ketara dengan memilih alat dan teknologi yang tepat dan menimbang perdagangan antara kelajuan penyimpanan dan pemprosesan.

Pythonarraysarecreatedusingthearraymodule, notbuilt-inlikelists.1) importTheArrayModule.2) specifythetypecode, cth., 'I'forintegers.3) Initializewithvalues.arraysofferbettermemoryficiencyficorhomogeneousdatabutflex.

Sebagai tambahan kepada garis shebang, terdapat banyak cara untuk menentukan penterjemah python: 1. Gunakan perintah python terus dari baris arahan; 2. Gunakan fail batch atau skrip shell; 3. Gunakan alat binaan seperti membuat atau cmake; 4. Gunakan pelari tugas seperti Invoke. Setiap kaedah mempunyai kelebihan dan kekurangannya, dan penting untuk memilih kaedah yang sesuai dengan keperluan projek.

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.


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

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.
