python的新式类是2.2版本引进来的,我们可以将之前的类叫做经典类或者旧式类。
为什么要在2.2中引进new style class呢?官方给的解释是:
为了统一类(class)和类型(type)。
在2.2之前,比如2.1版本中,类和类型是不同的,如a是ClassA的一个实例,那么a.__class__返回 ‘ class __main__.ClassA‘ ,type(a)返回总是
引入新类后,还有其他的好处,比如更多的内置属性将会引入,描述符的引入,属性可以来计算等等。
为了向前兼容,默认情况下用户定义的类为经典类,新类需要继承自所有类的基类 object 或者继承自object的新类。
值得注意的地方是,虽然使用的是最新的python(2.7),但是一些特性不会在旧式类起作用。
所以,为了确保自己使用的是新式类,有两种以下方法:
1. 元类,在类模块代码的最前面加入如下代码 __metaclass__ = classname(自定义的某个新式类)。
2. 类都从内建类object直接或者间接地继承。
如果不需要兼容旧式类,旧版本的类,那么就保持都是新式类。
在Python3里面,不存在这些问题了,因为所有的类都是object类的子类(隐式)。
代码示例:
class oldClass: #经典类 def __init__( self ): pass class newClass(object): #新类 def __init__( self ): pass c1 = oldClass() c2 = newClass() c1.__class__ # 输出-> <class __main__.oldClass at 0x0137BF10> type(c1) # 输出-> <type 'instance'> c2.__class__ # 输出-><class '__main__.newClass'> type(c2) # 输出-><class '__main__.newClass'>

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。

NumPyisessentialfornumericalcomputinginPythonduetoitsspeed,memoryefficiency,andcomprehensivemathematicalfunctions.1)It'sfastbecauseitperformsoperationsinC.2)NumPyarraysaremorememory-efficientthanPythonlists.3)Itoffersawiderangeofmathematicaloperation

Contiguousmemoryallocationiscrucialforarraysbecauseitallowsforefficientandfastelementaccess.1)Itenablesconstanttimeaccess,O(1),duetodirectaddresscalculation.2)Itimprovescacheefficiencybyallowingmultipleelementfetchespercacheline.3)Itsimplifiesmemorym

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,减法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)


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