python魔法方法:__init__( )方法,被称为构造方法。__init__()方法的魔力体现在只要实例化一个对象,这个方法就会在对象被创建时自动调用。实例化对象时是可以传入参数的,这些参数会自动传入__init__()方法中,可以通过重写这个方法来自定义对象的初始化操作。
总结:__init__()方法是一个特殊的方法,在对象实例化时会被调用,__init__()方法的作用是初始化。
例1:
class Myclass: i = 123 def __init__(self,friend): self.friend = friend def func(self,myself): #带有参数的类方法 self.myself = myself return self.myself +"say hello to " + self.friend use_class = Myclass("xiaoming") print("调用类的属性:",use_class.i) print("调用类的方法:", use_class.func("xiaohong"))
输出结果:
#调用类的属性: 123 #调用类的方法: xiaohongsay hello to xiaoming
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1、在python中定义类时没有定义__init__( )方法,则在类实例化时系统会自动调用默认的构造方法(无参数的__init__( )方法),另外__init__( )方法可以有参数,参数通过__init__( )传递到类的实例化操作上
2、一个类中可以定义多个构造方法(__init__( )),但是实例化类时只会实例化最后的构造方法,即后面的构造方法会覆盖前面的构造方法,并且需要根据最后一个构造方法的形式进行实例化(参数与最后一个构造方法的参数一致)。因此一个类中最好只定义一个构造方法
3、初始化实例包括:定义和初始化实例属性或调用类的一些方法。
4、构造方法可以带有除self外的其它各种参数(关键字参数、默认参数、用元组收集参数、用字典收集关键字参数等),可以在实例化类时,传入对应的实参。
当类中的一个对象被创建时,会立即调用构造方法。
构造方法 init的使用:
class FooBar: def __init__(self): self.somevar = 42 f = FooBar() print f.somevar (这里注意f = FooBar(),要带括号)
输出结果:
42
带参数构造
class FooBar: def __init__(self,value=42): self.somevar = value f = FooBar("this is a constructor argument") print f.somevar
输出结果:
this is a constructor argument
以上是python类的构造函数是什么的详细内容。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

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