


Warum bricht das erneute Binden von „super()' Ihren Python-Code?
Warum das erneute Binden von super() Code beschädigen kann
In Python 3.x kann die Funktion super() ohne Argumente für den Zugriff aufgerufen werden die Methoden der Oberklasse. Dieses Verhalten wird durch einen Zaubertrick zur Kompilierungszeit ermöglicht, der eine Verbindung zwischen super() und der aufrufenden Klasse herstellt. Wenn der Supername jedoch an eine andere Variable (im Beispiel super_) zurückgebunden wird, wird diese Verbindung unterbrochen.
Der Grund dafür ist das D.R.Y. (Don't Repeat Yourself)-Prinzip. Die explizite Benennung der aufrufenden Klasse in Aufrufen der Oberklasse verstößt gegen dieses Prinzip und erhöht das Risiko von Rebinding-Problemen. Darüber hinaus unterbricht die Verwendung von Klassendekoratoren, die den Klassennamen ändern, auch den Verweis auf das ursprüngliche Klassenobjekt.
Durch die Erstellung einer unsichtbaren Klasse-Zelle innerhalb eines Abschlusses um die Funktion, die super() enthält, wird die Die magische Implementierung von super() vermeidet diese Probleme. Die Zelle verweist auf das ursprüngliche Klassenobjekt und stellt so sicher, dass super() immer auf die richtige Superklasse zugreifen kann, auch wenn der Supername zurückgesetzt wird.
Obwohl dieses Verhalten überraschend erscheinen mag, ist es wichtig zu beachten, dass super() dies ist oft missbraucht. Durch die Vereinfachung der Aufrufsyntax und die Vermeidung unendlicher Rekursionsfallen trägt die aktualisierte Implementierung dazu bei, Fehler zu vermeiden.
Wenn super ein Rebound ist, stellt die Referenzierung der Klasse in der Methode ihre Funktionalität wieder her. Dies liegt daran, dass die Zelle erstellt wird, wenn entweder super oder class innerhalb der Methode verwendet wird.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum bricht das erneute Binden von „super()' Ihren Python-Code?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
