1 -> __new__(cls) Kaedah
Kaedah __new__ dipanggil apabila objek baharu dicipta dalam Python. Ia bertanggungjawab untuk membuat dan mengembalikan tika baharu kelas. Kaedah ini biasanya digunakan apabila anda ingin menyesuaikan penciptaan objek, seperti untuk corak singleton, caching atau mengurus memori.
Bilakah __baru__ Dipanggil?
Kaedah __new__ dipanggil sebelum __init__ dan digunakan untuk mencipta objek baharu. Berikut ialah susunan acara biasa apabila anda membuat objek baharu:
- __baru__: Mencipta objek (peruntukan memori).
- __init__: Memulakan objek (menyediakan atribut).
Gunakan Kes untuk __new__:
- Corak Singleton: Corak Singleton memastikan bahawa hanya satu contoh kelas wujud. Dalam kes ini, __new__ menyemak sama ada tika sudah wujud dan menggunakannya semula, bukannya membuat yang baharu.
class Singleton: _instance = None def __new__(cls): if cls._instance is None: cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls) return cls._instance s1 = Singleton() s2 = Singleton() print(s1 is s2) # True, both are the same instance
- Caching Objek: Jika anda ingin cache objek berdasarkan syarat tertentu, anda boleh menggunakan __new__ untuk menyemak sama ada objek sudah wujud (cth., dalam kamus) sebelum mencipta yang baharu. Ini boleh membantu mengoptimumkan penggunaan memori.
class CachedObject: _cache = {} def __new__(cls, value): if value in cls._cache: return cls._cache[value] obj = super().__new__(cls) cls._cache[value] = obj return obj obj1 = CachedObject("hello") obj2 = CachedObject("hello") print(obj1 is obj2) # True, the same object is reused
Pengurusan Memori:
Jika anda ingin mengawal peruntukan memori objek (cth., untuk mengoptimumkan penggunaan memori atau mengurus objek besar), __new__ boleh digunakan untuk menyesuaikan cara objek dicipta.Objek Kekal:
__new__ selalunya digunakan dengan objek tidak berubah seperti tupel dan rentetan. Sebagai contoh, apabila anda ingin mencipta objek tidak berubah tersuai, anda akan mengatasi __new__ untuk memastikan ia dibuat dengan betul.
class MyTuple(tuple): def __new__(cls, *args): return super().__new__(cls, args) t = MyTuple(1, 2, 3) print(t) # (1, 2, 3)
Secara ringkasnya:
- __new__ dipanggil apabila objek sedang dibuat dan bertanggungjawab untuk memulangkan tika kelas.
- Ia berguna untuk mengoptimumkan penciptaan objek, melaksanakan corak seperti Singleton, mengurus cache objek atau bahkan menyesuaikan peruntukan memori proses.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah Sihir Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Pythonlistsareimplementedasdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredincontiguousmemoryblocks, yangMayrequireReAllocationWhenAppendingItems, ImpactingPormance.2) LinkedListSwouldOfferefficientInsertions/DeletionsButsCoweCcess

PythonoffersfourmainmethodstoremoveelementsFromalist: 1) Keluarkan (nilai) RemoveStHefirStoccurrenceFavalue, 2) Pop (index) RemoveRandReturnSanelementAtaspeciedIndex, 3)

Ralat toresolvea "kebenaran" yang mana -mana, berikut: 1) checkandadjustthescript'spermissionsingchmod xmyscript.shtomakeitexecutable.2) EnsurethescriptislocatedInadirectoryHeryouhaveVerPiSs, suchasyoursory, suchasyourshy, suchasyourperhysh, suchasyourshy.

ArraysarecrucialinpythonimageProcessingastheyenableefficientmanipulationandanalysisysysyisfimagedata.1) imagesareconvertedtonumpyarrays, walikasicaleimagesas2darraysandcolorimagesas3darrays.2) ArraysAllowForveSbeBerat

ArraysaresinicantantlyfasterthanlistsforoperationsbenefitingFromDirectMemoryAccessandFixed-Sizestructures.1) AccessingingElements: arraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousmemoryStorage.2)

ArraysareBetterforelement-wiseoperationsduetofasteraccessandoptimizedImplementations.1) arrayshavecontiguousmemoryfordirectaccess, enhancingperformance.2) listsareflexibleButslowerduetopotentiahyiLys.3)

Operasi matematik keseluruhan array di Numpy dapat dilaksanakan dengan cekap melalui operasi vektor. 1) Gunakan pengendali mudah seperti tambahan (ARR 2) untuk melaksanakan operasi pada tatasusunan. 2) Numpy menggunakan perpustakaan bahasa C yang mendasari, yang meningkatkan kelajuan pengkomputeran. 3) Anda boleh melakukan operasi kompleks seperti pendaraban, pembahagian, dan eksponen. 4) Perhatikan operasi penyiaran untuk memastikan bahawa bentuk array bersesuaian. 5) Menggunakan fungsi numpy seperti np.sum () dapat meningkatkan prestasi dengan ketara.

Di Python, terdapat dua kaedah utama untuk memasukkan elemen ke dalam senarai: 1) Menggunakan kaedah memasukkan (indeks, nilai), anda boleh memasukkan elemen pada indeks yang ditentukan, tetapi memasukkan pada permulaan senarai besar tidak cekap; 2) Menggunakan kaedah append (nilai), tambahkan elemen pada akhir senarai, yang sangat berkesan. Untuk senarai besar, disarankan untuk menggunakan append () atau pertimbangkan menggunakan array deque atau numpy untuk mengoptimumkan prestasi.


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

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

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),

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