本篇文章给大家带来的内容是python继承与多重继承的简单讲解(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
记住以下几点:
直接子类化内置类型(如dict,list或str)容易出错,因为内置类型的方法通常会忽略用户覆盖的方法,不要子类化内置类型,用户自定义的类应该继承collections模块。
def __setitem__(self, key, value): super().__setitem__(key, [value] * 2) # 错误案例 class AnswerDict(dict): def __getitem__(self, item): # 错误案例 return 42 import collections class DoppelDict2(collections.UserDict): # 正确案例 def __setitem__(self, key, value): super().__setitem__(key, [value] * 2) class AnswerDict2(collections.UserDict): # 正确案例 def __getitem__(self, item): return 42
多重继承有关的另一个问题就是:如果同级别的超类定义了同名属性.Python如何确定使用哪个?
class DoppelDict(dict): def __setitem__(self, key, value): super().__setitem__(key, [value] * 2) class AnswerDict(dict): def __getitem__(self, item): return 42 import collections class DoppelDict2(collections.UserDict): def __setitem__(self, key, value): super().__setitem__(key, [value] * 2) class AnswerDict2(collections.UserDict): def __getitem__(self, item): return 42 class A: def ping(self): print('Ping:', self) class B(A): def pong(self): print('pong:', self) class C(A): def pong(self): print('PONG:', self) class D(B, C): def ping(self): super().ping() print('post-ping:', self) def pingpong(self): self.ping() super().ping() self.pong() super().pong() C.pong(self) if __name__ == '__main__': d = D() print(d.pong()) # 输出来源于B print(C.pong(d)) #输出来源于C 超类的方法都可以直接调用,此时要把实例作为显示参数传入.
python能区别调用的是哪个方法,通过方法解析顺序
>>> D.mro()
[
若想把方法调用委托给超类,推荐的方式是使用内置的super()函数.
以下是对于d.pingpong()方法的解读
>>> self.ping()
Ping: <__main__.d object at> post-ping: <__main__.d object at> 第一个调用的是self.ping(),运行的是是D类的ping,方法.
第二个调用的的是super().ping(),跳过D类的ping方法,找到A类的ping方法.Ping: <__main__.d object at>
第三个调用的是self.pong()方法,根据__mro__,找到B类实现的pong方法. pong: <__main__.d object at>
第四个调用时super().pong(),也是根据__mro__,找到B类实现的pong方法. pong: <__main__.d object at>
第五个调用的是C.pong(self),忽略了__mro__,找到的是C类实现的pong方法. PONG: <__main__.d object at>
相关推荐:
以上是python继承与多重继承的简单讲解(代码示例)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

mPDF
mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),

VSCode Windows 64位 下载
微软推出的免费、功能强大的一款IDE编辑器

EditPlus 中文破解版
体积小,语法高亮,不支持代码提示功能

螳螂BT
Mantis是一个易于部署的基于Web的缺陷跟踪工具,用于帮助产品缺陷跟踪。它需要PHP、MySQL和一个Web服务器。请查看我们的演示和托管服务。

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用