


Warum kann „is' Methoden in Python nicht vergleichen, funktioniert aber für Funktionen?
Methodengleichheit in Python: Das Rätsel der Referenzungleichheit lösen
In Python weisen Methoden und Funktionen einen merkwürdigen Unterschied auf: Während Funktionen Referenzgleichheit aufweisen , Methoden nicht. Dies kann zu unerwarteten Fehlern führen, insbesondere wenn man sich zum Vergleichen von Methoden auf den Operator is verlässt.
Warum sich Referenzgleichheit Methoden entzieht
Im Gegensatz zu Funktionen, bei denen es sich um statische Entitäten handelt, ist Methode Objekte werden bei jedem Zugriff dynamisch erstellt. Dies liegt daran, dass Methoden als Deskriptoren fungieren und ein neues Methodenobjekt zurückgeben, wenn ihre .__get__-Methode aufgerufen wird. Zum Beispiel im bereitgestellten Beispiel:
class What: def meth(self): pass
Die Zuweisung What.meth gibt ein Funktionsobjekt zurück, das sich von dem gebundenen Methodenobjekt unterscheidet, das später beim Aufruf von inst.meth erstellt wird. Dies erklärt, warum What.meth is What.meth als False ausgewertet wird.
Ist Gleichheit in Python 3.8
In Python-Versionen 3.8 und höher ist ein alternativer Ansatz verfügbar: Verwenden von == für Gleichheitstests. Zwei Methoden gelten als gleich, wenn ihre Attribute .__self__ und .__func__ identische Objekte sind, was darauf hinweist, dass sie dieselbe Funktion umschließen und an dieselbe Instanz gebunden sind.
Für Funktionen __und Ungebundene Methoden
Unabhängig von der Python-Version können Funktionen und ungebundene Methoden (in Python 2) mit dem is-Operator verglichen werden, da sie beide dieselbe zugrunde liegende Funktionsreferenz darstellen.
Test auf zugrunde liegende Funktion
Wenn überprüft werden soll, ob zwei Methoden dieselbe zugrunde liegende Funktion darstellen, kann das Attribut .__func__ verglichen werden:
if What().meth.__func__ == What().meth.__func__: print("Methods represent the same function")
Dieser Ansatz bietet konsistente und zuverlässige Gleichheitsprüfungen für Methoden und Funktionen, unabhängig von ihrem Bindungsstatus oder ihrer Python-Version.
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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.

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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 Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
