__str__和repr__的差異是:__str__會傳回一個友善的顯示,而__repr__需要重構方法,然後在底層進行__repr__的顯示。 __str__會覆蓋__repr__以得到更友善的使用者顯示。
__repr__和__str__的差異(解釋)
__repr__和__str__這兩個方法都是用來顯示的,__str__是面向使用者的,而__repr__則是面向程式設計師。
列印操作會先嘗試__str__和str內建函數(print運行的內部等價形式),它通常應該傳回一個友善的顯示。
__repr__用於所有其他的環境:用於交互模式下提示回應以及repr函數,如果沒有使用__str__,會使用print和str。它通常應該返回一個編碼字串,可以用來重新建立對象,或給開發者詳細的顯示。
當我們想所有環境下都統一顯示的話,可以重構__repr__方法;當我們想在不同環境下支援不同的顯示,例如終端用戶顯示使用__str__,而程式設計師在開發期間則使用底層的__repr__來顯示,實際上__str__只是覆蓋了__repr__以獲得更友善的使用者顯示。
class Test(object): def __init__(self, value='hello, world!'): self.data = value >>> t = Test() >>> t <__main__.Test at 0x7fa91c307190> >>> print t <__main__.Test object at 0x7fa91c307190> # 看到了么?上面打印类对象并不是很友好,显示的是对象的内存地址 # 下面我们重构下该类的__repr__以及__str__,看看它们俩有啥区别 # 重构__repr__ class TestRepr(Test): def __repr__(self): return 'TestRepr(%s)' % self.data >>> tr = TestRepr() >>> tr 直接终端显示,不print就是面向程序员 TestRepr(hello, world!) >>> print tr print是面向程序员 TestRepr(hello, world!) # 重构__repr__方法后,不管直接输出对象还是通过print打印的信息都按我们__repr__方法中定义的格式进行显示了 # 重构__str__ calss TestStr(Test): def __str__(self): return '[Value: %s]' % self.data >>> ts = TestStr() >>> ts <__main__.TestStr at 0x7fa91c314e50> >>> print ts [Value: hello, world!] # 你会发现,直接输出对象ts时并没有按我们__str__方法中定义的格式进行输出,而用print输出的信息却改变了
以上是__str__和__repr__有什麼差別的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造

數組的同質性對性能的影響是雙重的:1)同質性允許編譯器優化內存訪問,提高性能;2)但限制了類型多樣性,可能導致效率低下。總之,選擇合適的數據結構至關重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,內存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

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