相对于C++的继承编写,Python更简洁,而且效率也是很高的,下面编写一个简单Python的继承例子。
代码如下:
#!/usr/bin/python
#filename: pyclass.py
class Member:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
print 'Member init:%s' % self.name
def tell(self):
print 'Name:%s,Age:%d' % (self.name, self.age),
class Student(Member):
def __init__(self, name, age, marks):
Member.__init__(self, name, age)
self.marks = marks
print 'Student init:%s' % self.name
def tell(self):
Member.tell(self)
print 'Marks:%d' % self.marks
class Teacher(Member):
def __init__(self, name, age, salary):
Member.__init__(self, name, age)
self.salary = salary
print 'Teacher init:%s' % self.name
def tell(self):
Member.tell(self)
print 'Salary:%d' % self.salary
s = Student('Tom', 20, 80)
t = Teacher('Mrs.Huang', 30, 50000)
members = [s, t]
for mem in members:
mem.tell()
运行效果:
代码如下:
[root@localhost hhl]# python pyclass.py
Member init:Tom
Student init:Tom
Member init:Mrs.Huang
Teacher init:Mrs.Huang
Name:Tom,Age:20 Marks:80
Name:Mrs.Huang,Age:30 Salary:50000
我们同样编写同样效果的C++例子:
代码如下:
//filename: class.cpp
#include
#include
using namespace std;
class Member
{
public:
Member(char *n, int a);
void tell();
private:
char name[10];
int age;
};
Member::Member(char *n, int a)
{
memcpy(name, n, sizeof(name));
age = a;
cout
}
void Member::tell()
{
cout
}
class Student:public Member
{
public:
Student(char *n, int a, int m);
void tell_s();
private:
int marks;
};
Student::Student(char *n, int a, int m):Member(n, a)
{
marks = m;
cout
}
void Student::tell_s()
{
Member::tell();
cout
}
class Teacher:public Member
{
public:
Teacher(char *n, int a, int s);
void tell_t();
private:
int salary;
};
Teacher::Teacher(char *n, int a, int s):Member(n, a)
{
salary = s;
cout
}
void Teacher::tell_t()
{
Member::tell();
cout
}
int main(void)
{
Student s("Tom", 20, 80);
Teacher t("Mrs.Huang", 30, 50000);
s.tell_s();
t.tell_t();
return 0;
}
运行效果:
代码如下:
[root@localhost hhl]# ./class
Member init:Tom
Student init:Tom
Member init:Mrs.Huang
Teacher init:Mrs.Huang
Name:Tom,Age:20,Marks:80
Name:Mrs.Huang,Age:30,Salary:50000
这两者的运行效果是一样的,但是python更简洁些。。。

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

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.

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

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.

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

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

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

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


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

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

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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

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