Python 的「私有」方法:不像看起來那麼難以理解
儘管人們誤以為Python 的「私有」方法提供了強大的封裝性,但仔細檢查就會發現它們並不是真正的私有。雖然在方法前面加入雙底線 (__myPrivateMethod()) 表示私有作用域,但它實際上建立了一個具有修改名稱的方法。
例如,以下類別示範了此行為:
class MyClass: def myPublicMethod(self): print('public method') def __myPrivateMethod(self): print('this is private!!')
當實例化此類別的物件時,人們會期望無法存取私有的方法:
obj = MyClass() obj.myPublicMethod()
但是,後續的dir(obj)呼叫揭示了一個神奇創建的方法的存在:
dir(obj) ['_MyClass__myPrivateMethod', '__doc__', '__module__', 'myPublicMethod']
呼叫此方法揭示了「私有」資料:
obj._MyClass__myPrivateMethod()
此命名約定用於防止子類別無意中覆蓋其超類別的私有方法和屬性。不過,並不妨礙外界有意的訪問。
例如:
class Foo(object): def __init__(self): self.__baz = 42 def foo(self): print(self.__baz) class Bar(Foo): def __init__(self): super(Bar, self).__init__() self.__baz = 21 def bar(self): print(self.__baz) x = Bar() x.foo() # 42 x.bar() # 21 print(x.__dict__) # {'_Bar__baz': 21, '_Foo__baz': 42}
綜上所述,Python 的「私有」方法並不是真正私有的,允許子類別存取它們。這種設計選擇優先考慮子類化的靈活性而不是嚴格的封裝,但它也需要開發人員謹慎使用以維護程式碼完整性。
以上是Python 的「私有」方法到底有多私有?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

金融、科研、医疗和AI等领域中,高效存储和处理数值数据至关重要。1)在金融中,使用内存映射文件和NumPy库可显著提升数据处理速度。2)科研领域,HDF5文件优化数据存储和检索。3)医疗中,数据库优化技术如索引和分区提高数据查询性能。4)AI中,数据分片和分布式训练加速模型训练。通过选择适当的工具和技术,并权衡存储与处理速度之间的trade-off,可以显著提升系统性能和可扩展性。

pythonarraysarecreatedusiseThearrayModule,notbuilt-Inlikelists.1)importThearrayModule.2)指定tefifythetypecode,例如,'i'forineizewithvalues.arreaysofferbettermemoremorefferbettermemoryfforhomogeNogeNogeNogeNogeNogeNogeNATATABUTESFELLESSFRESSIFERSTEMIFICETISTHANANLISTS。

除了shebang線,還有多種方法可以指定Python解釋器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批處理文件或shell腳本;3.使用構建工具如Make或CMake;4.使用任務運行器如Invoke。每個方法都有其優缺點,選擇適合項目需求的方法很重要。

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。


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