python中什麼叫類別?
可以視為種類或類型的同義字。所有的物件都屬於某一個類,稱為類的實例。
例如:鳥就是"鳥類"的實例。這就是一個有很多子類的一般(抽象)類別:看到的鳥可能屬於子類"百靈鳥"。可以將"鳥類"想像成所有鳥的集合,而"百靈鳥類"是其中的一個子集。當一個物件所屬的類是另外一個物件所屬類的子集時,前者就被稱為後者的子類,所以"百靈鳥類"是"鳥類"的子類,"鳥類"是"百靈鳥類"的超類別
定義子類別只是定義更多方法的過程.
#建立類別
>>> class Person: def setName(self,name): self.name=name def getName(self): return self.name def greet(self): print "Hello,world! I'm %s" % self.name >>> foo=Person()>>> bar=Person()>>> foo.setName('Nsds')>>> bar.setName('Ysdy')>>> foo.greet() Hello,world! I'm Nsds>>> bar.greet() Hello,world! I'm Ysdy
在呼叫foo的setName和greet函數時,foo會自動將自己作為第一個參數傳入函數中,因此命名為self。沒有self的話,成員方法就沒辦法存取他們要對其特性進行操作的物件本身了
特性是可以外部存取的:
>>> foo.name'Nsds'>>> bar.name='Yoda'>>> bar.greet() Hello,world! I'm Yoda
特性、函數、方法
self參數事實上正是方法和函數的差別。方法將它們的第一個參數綁定到所屬的實例上,因此這個參數可以不必提供。所以可以將特性綁定到一個普通函數上,這樣就不會有特殊的self參數了:
(特性是物件內部的變量,物件的狀態由它的特性來描述,物件的方法可以改變它的特性,可以直接從物件外部存取特性)
>>> class Class: def method(self): print 'I have a self!' >>> def function(): print "I don't...">>> s=Class()>>> s.method() I have a self!>>> s.method=function>>> s.method() I don't...
變數birdsong引用綁定方法bird.sing上,還是對self參數的存取(仍舊綁定到類別的相同實例上)
>>> class Bird: song='Squaawk' def sing(self): print self.song >>> bird=Bird()>>> bird.sing() Squaawk>>> birdsong=bird.sing>>> birdsong() Squaawk
在名稱前加上雙底線,可以讓方法或特性變成私有(從外部無法存取)
>>> class Secretive: def __inaccessible(self): print "Bet you can't see me..." def accessible(self): print "The secret message is:" self.__inaccessible() >>> s=Secretive()>>> s.__inacessible() Traceback (most recent call last): File "<pyshell#182>", line 1, in <module> s.__inacessible() AttributeError: 'Secretive' object has no attribute '__inacessible'>>> s.accessible() The secret message is: Bet you can't see me...
在類別的內部定義中,所有以雙底線開的名字都被"翻譯"成前面加上單底線和類別名稱的形式
>>> Secretive._Secretive__inaccessible<unbound method Secretive.__inaccessible> >>> s._Secretive__inaccessible() Bet you can't see me...
類別的命名空間
定義類別時,所有位於class語句中的程式碼都在特殊的命名空間中執行---類別的命名空間。這個命名空間可由類別內所有成員存取。
類別的定義其實就是執行程式碼區塊
>>> =+=1 >>> m1=>>>>>>1 >>> m1.members=2 >>>2 >>> m2=>>>>>>2 >>>>>>3 >>>2 >>>
新members值寫到了m1的特性中,封鎖了類別範圍內的變數
超類別
>>> class Filter: def init(self): self.blocked=[] def filter(self,sequence): return [x for x in sequence if x not in self.blocked] >>> class SPAMFilter(Filter): def init(self): self.blocked=['SPAM'] >>> f=Filter()>>> f.init()>>> f.filter([1,2,3]) [1, 2, 3]>>> s=SPAMFilter()>>> s.init()>>> s.filter(['SPAM','SPAM','egg','name','ff']) ['egg', 'name', 'ff']
繼承,超類別
>>> class Filter: def init(self): self.blockes=[] def filter(self,sequence): return [x for x in sequence if x not in self.blocked] >>> class S(Filter): def init(self): self.blocked=['s'] >>> f=Filter()>>> f.init()>>> f.filter([1,2,3])
多個超類別
先繼承的類別中的方法會重寫後繼承的類別中的方法
>>> class C(): def calculate(self,expression): self.value=eval(expression) >>> class Talker(): def talk(self): print 'Hi,my value is',self.value >>> class TalkingCalculator(C,Talker): pass>>> tc=TalkingCalculator()>>> tc.calculate('1+2*3')>>> tc.talk() Hi,my value is 7
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Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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