python中什么叫类?
可以视为种类或者类型的同义词。所有的对象都属于某一个类,称为类的实例。
例如:鸟就是"鸟类"的实例。这就是一个有很多子类的一般(抽象)类:看到的鸟可能属于子类"百灵鸟"。可以将"鸟类"想象成所有鸟的集合,而"百灵鸟类"是其中的一个子集。当一个对象所属的类是另外一个对象所属类的子集时,前者就被称为后者的子类,所以"百灵鸟类"是"鸟类"的子类,"鸟类"是"百灵鸟类"的超类
定义子类只是个定义更多方法的过程.
创建类
>>> 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
在调用foo的setName和greet函数时,foo自动将自己作为第一个参数传入函数中,因此命名为self。没有self的话,成员方法就没法访问他们要对其特性进行操作的对象本身了
特性是可以外部访问的:
>>> foo.name'Nsds'>>> bar.name='Yoda'>>> bar.greet() Hello,world! I'm Yoda
特性、函数、方法
self参数事实上正是方法和函数的区别。方法将它们的第一个参数绑定到所属的实例上,因此这个参数可以不必提供。所以可以将特性绑定到一个普通函数上,这样就不会有特殊的self参数了:
(特性是对象内部的变量,对象的状态由它的特性来描述,对象的方法可以改变它的特性,可以直接从对象外部访问特性)
>>> 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...
变量birdsong引用绑定方法bird.sing上,还是对self参数的访问(仍旧绑定到类的相同实例上)
>>> class Bird: song='Squaawk' def sing(self): print self.song >>> bird=Bird()>>> bird.sing() Squaawk>>> birdsong=bird.sing>>> birdsong() Squaawk
在名称前加上双下划线,可以让方法或者特性变为私有(从外部无法访问)
>>> 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...
在类的内部定义中,所有以双下划线开的名字都被"翻译"成前面加上单下划线和类名的形式
>>> Secretive._Secretive__inaccessible<unbound method Secretive.__inaccessible> >>> s._Secretive__inaccessible() Bet you can't see me...
类的命名空间
定义类时,所有位于class语句中的代码都在特殊的命名空间中执行---类的命名空间。这个命名空间可由类内所有成员访问。
类的定义其实就是执行代码块
>>> =+=1 >>> m1=>>>>>>1 >>> m1.members=2 >>>2 >>> m2=>>>>>>2 >>>>>>3 >>>2 >>>
新members值被写到了m1的特性中,屏蔽了类范围内的变量
超类
>>> 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']
继承,超类
>>> 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])
多个超类
先继承的类中的方法会重写后继承的类中的方法
>>> 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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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。

Python在现实世界中的应用包括数据分析、Web开发、人工智能和自动化。1)在数据分析中,Python使用Pandas和Matplotlib处理和可视化数据。2)Web开发中,Django和Flask框架简化了Web应用的创建。3)人工智能领域,TensorFlow和PyTorch用于构建和训练模型。4)自动化方面,Python脚本可用于复制文件等任务。

Python在数据科学、Web开发和自动化脚本领域广泛应用。1)在数据科学中,Python通过NumPy、Pandas等库简化数据处理和分析。2)在Web开发中,Django和Flask框架使开发者能快速构建应用。3)在自动化脚本中,Python的简洁性和标准库使其成为理想选择。

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。


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