


Cara menggunakan fungsi __len__() untuk menentukan panjang objek dalam Python
Cara menggunakan fungsi __len__() dalam Python untuk menentukan panjang objek
Dalam Python, kita biasanya boleh mendapatkan panjang objek melalui fungsi len() terbina dalam. Walau bagaimanapun, untuk objek tersuai, fungsi len() mungkin tidak semestinya mengembalikan panjang objek dengan betul. Untuk menyelesaikan masalah ini, Python menyediakan kaedah khas __len__(). Kita boleh menentukan panjang objek dengan melaksanakan kaedah ini dalam kelas tersuai. Kaedah
__len__() ialah kaedah khas yang digunakan untuk mengembalikan panjang objek. Ia menerima parameter diri, yang mewakili objek contoh kelas. Dengan mentakrifkan kaedah ini dalam kelas, kita boleh membiarkan len() berfungsi dengan betul mendapatkan panjang objek.
Berikut ialah contoh kod:
class MyClass:
def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data)
obj = MyClass([1, 2, 3, 4, 5])
print(len(obj))
Dalam contoh kod di atas, kita A Kelas MyClass ditakrifkan, yang mengandungi data atribut. Kami mentakrifkan panjang objek dengan melaksanakan kaedah __len__() dalam kelas. Dalam kaedah __len__(), kami menggunakan fungsi len() untuk mendapatkan panjang self.data dan menggunakannya sebagai nilai pulangan.
Kemudian, kami mencipta objek contoh obj kelas MyClass dan lulus senarai yang mengandungi 5 elemen sebagai parameter kepada pembina objek ini. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi len() untuk mendapatkan panjang objek obj dan mencetak hasilnya.
Jalankan kod di atas, hasil output ialah 5. Ini menunjukkan bahawa kami berjaya menggunakan kaedah __len__() untuk menentukan panjang objek obj.
Selain fungsi len(), beberapa fungsi dan kaedah terbina dalam lain juga boleh menggunakan kaedah __len__() untuk mendapatkan panjang objek. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan fungsi sum() untuk mengira jumlah unsur dalam objek, dan kita juga akan menggunakan kaedah __len__().
Berikut ialah contoh kod:
class MyList:
def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, index): return self.data[index] def __setitem__(self, index, value): self.data[index] = value def __delitem__(self, index): del self.data[index] def __iter__(self): return iter(self.data)
my_list = MyList([1, 2, 3, 4, 5])
print(len(my_list))
print(sum(my_list))
Dalam kod sampel di atas, kami telah menentukan kelas MyList, yang mengandungi data atribut. Selain melaksanakan kaedah __len__(), kami juga melaksanakan kaedah seperti __getitem__(), __setitem__(), __delitem__() dan __iter__(), supaya objek boleh diindeks, diberikan, dipadam dan diulang seperti senarai .
Dalam kaedah __len__(), kami juga menggunakan fungsi len() untuk mendapatkan panjang self.data.
Kemudian, kami mencipta objek instance my_list kelas MyList dan lulus senarai yang mengandungi 5 elemen sebagai parameter kepada pembina objek ini. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi len() dan fungsi sum() untuk mendapatkan panjang dan jumlah objek my_list, dan mencetak hasilnya.
Jalankan kod di atas, hasil keluaran ialah 5 dan 15. Ini menunjukkan bahawa kami berjaya menggunakan kaedah __len__() untuk menentukan panjang objek my_list, dan juga boleh mendapatkan panjang objek dengan betul apabila menggunakan fungsi dan kaedah terbina dalam yang lain.
Untuk meringkaskan, dengan melaksanakan kaedah __len__(), kita boleh mentakrifkan panjang objek dalam kelas tersuai dengan betul. Dengan cara ini, bukan sahaja fungsi len() boleh mendapatkan panjang objek dengan betul, tetapi juga beberapa fungsi dan kaedah terbina dalam lain juga boleh mendapatkan panjang objek dengan betul apabila digunakan. Pada masa yang sama, anda juga boleh menyesuaikan kaedah definisi panjang objek mengikut keperluan anda sendiri, menjadikan panjang objek fleksibel dan pelbagai.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan fungsi __len__() untuk menentukan panjang objek dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan C mempunyai perbezaan yang signifikan dalam pengurusan dan kawalan memori. 1. Python menggunakan pengurusan memori automatik, berdasarkan pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah, memudahkan kerja pengaturcara. 2.C memerlukan pengurusan memori manual, memberikan lebih banyak kawalan tetapi meningkatkan risiko kerumitan dan kesilapan. Bahasa mana yang harus dipilih harus berdasarkan keperluan projek dan timbunan teknologi pasukan.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Sama ada untuk memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat, sains data, dan skrip kerana sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya; 2) C sesuai untuk senario yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan asas, seperti pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan, kerana kompilasi dan pengurusan memori manualnya.

Python digunakan secara meluas dalam sains data dan pembelajaran mesin, terutamanya bergantung pada kesederhanaannya dan ekosistem perpustakaan yang kuat. 1) PANDAS digunakan untuk pemprosesan dan analisis data, 2) Numpy menyediakan pengiraan berangka yang cekap, dan 3) SCIKIT-Learn digunakan untuk pembinaan dan pengoptimuman model pembelajaran mesin, perpustakaan ini menjadikan Python alat yang ideal untuk sains data dan pembelajaran mesin.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver CS6
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),

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa