__str__和repr__的区别是:__str__会返回一个友好的显示,而__repr__需要重构方法,然后在底层进行__repr__的显示。__str__会覆盖__repr__以得到更友好的用户显示。
__repr__和__str__的区别(解释)
__repr__和__str__这两个方法都是用于显示的,__str__是面向用户的,而__repr__面向程序员。
打印操作会首先尝试__str__和str内置函数(print运行的内部等价形式),它通常应该返回一个友好的显示。
__repr__用于所有其他的环境中:用于交互模式下提示回应以及repr函数,如果没有使用__str__,会使用print和str。它通常应该返回一个编码字符串,可以用来重新创建对象,或者给开发者详细的显示。
当我们想所有环境下都统一显示的话,可以重构__repr__方法;当我们想在不同环境下支持不同的显示,例如终端用户显示使用__str__,而程序员在开发期间则使用底层的__repr__来显示,实际上__str__只是覆盖了__repr__以得到更友好的用户显示。
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__有什么区别的详细内容。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。


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