Python:面向对象编程 [OOP]:是一种编程范式(模型),使用 对象 和 类 来构建软件一种对现实世界的实体和关系进行建模的方法。这是基于这样的想法:对象可以包含数据和操作该数据的代码。
关于面向对象编程,您需要了解一些关键概念:
- 班级
- 对象
- 属性
- 方法
- 继承
- 封装
- 多态性
- 抽象
下面的示例是一个帮助您参考正在解释的概念的示例,并为您提供每个概念在对象内部的图形化概念,如果您开始学习 OOP,这将有所帮助您掌握每个概念的作用。
class Car: def __init__(self, make, model, year, color): self.__make = make self.model = model self.year = year self.color = color def drive(self): print(f"The {self.year} {self.__make} {self.model} is driving") # GETTER method for make def get_make(self): return self.__make # SETTER method for make def set_make(self, make): self.__make = make class ElectricCar(Car): def __init__(self, make, model, year, battery_size): super().__init__(make, model, year) self.battery_size = battery_size def drive(self): print(f"The {self.year} {self.make} {self.model} with a {self.battery_size}-kWh battery is driving silently.") my_car = Car("McLaren Automotive", "Artura Spider", 2024, "Red/Black") my_electric_car.drive()
什么是类:?
在 Python 中,Class: 是创建对象的蓝图。它定义了创建的对象将具有的一组属性和方法。例如,您可以快速定义一个类,如下所示:
class Car:
什么是对象?
在Python中,object是类的实例。它是使用类蓝图创建的,并且可以拥有自己独特的数据。例如,您可以创建一个像这样的对象:
my_car = Car("McLaren Automotive", "Artura Spider", 2024, "Red/Black") my_electric_car
什么是属性?
在 Python 中,属性是属于类或对象的变量。它们代表对象的状态或数据。属性的示例如下所示:
self.color = color
什么是方法?
在 Python 中,方法是属于类的函数。它们定义对象可以执行的行为或操作。方法的示例如下所示:
TIP:定义方法时,可以添加pass;暂时这样 python 在运行文件时不会抛出错误。
def drive(self): pass;
什么是继承?
在Python中,继承是一种新类(子类)从现有类(父类)继承属性和方法的机制。一个例子:
ElectricCar继承自Car
class ElectricCar(Car):
什么是封装?
将数据(属性)和对数据进行操作的方法封装到单个单元(类)中,并限制对某些对象组件的访问。此外,您可以通过在其前面加上双下划线 __ 来使其成为私有变量。此外,您应该提供 getter 和 setter 方法来访问和修改私有变量。
例如,您可以像这样设置私有变量:
self.__make = make
并添加Setter和Getter来访问和修改私有变量
# Getter method for make def get_make(self): return self.__make # Setter method for make def set_make(self, make): self.__make = make
Getter 方法: get_make 方法添加到 access 私有变量 __make
Setter方法: set_make方法添加到修改私有变量__make
这封装了 make 属性,确保它不能从类外部直接访问,从而提供更好的封装和对属性的控制。
以上是PYTHON:OOP {初学者版}的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

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库可显着提升数据处理速度。 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,可以显着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线,还有多种方法可以指定Python解释器:1.直接使用命令行中的python命令;2.使用批处理文件或shell脚本;3.使用构建工具如Make或CMake;4.使用任务运行器如Invoke。每个方法都有其优缺点,选择适合项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。


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