


Wie erreicht man Äquivalenz in Python-Klassen: Ein tiefer Einblick in __eq__, __ne__ und Hashing?
Äquivalenz in Python-Klassen mit Eleganz implementieren
In Python können benutzerdefinierte Klassen durch die Implementierung der speziellen Methoden eq und mit Äquivalenz ausgestattet werden ne für die Operatoren == bzw. !=. Dadurch können Objekte aus solchen Klassen anhand ihrer Attribute auf Gleichheit verglichen werden.
Eine grundlegende Implementierung
Eine einfache, aber effektive Methode, um Gleichwertigkeit zu erreichen, ist der Vergleich der Wörterbücher, die die Attribute der Objekte enthalten :
class Foo: def __init__(self, item): self.item = item def __eq__(self, other): if isinstance(other, self.__class__): return self.__dict__ == other.__dict__ else: return False def __ne__(self, other): return not self.__eq__(other)
Überwindung der Fallstricke
Während diese Methode die Äquivalenz zwischen Objekten derselben Klasse herstellt, steht sie beim Umgang mit Unterklassen oder Instanzen nicht verwandter Typen vor Herausforderungen. Um diese Probleme anzugehen, sind die folgenden Überlegungen wichtig:
Nichtkommutativität von Klassen im klassischen Stil:
Python 2-Klassen im klassischen Stil führen die Gl. aus -Methode des ersten Operanden, während ne für den zweiten aufgerufen wird. Um die Symmetrie sicherzustellen, sollten Sie erwägen, NotImplemented für nicht unterstützte Operandentypen zurückzugeben.
NotImplemented für nicht unterstützte Typen zurückgeben:
Für Fälle, in denen der Operand von einem anderen Typ ist (Nr Vererbung), die in eq NotImplemented zurückgibt und ne den Vergleich an die reflektierte Methode des anderen Operanden delegiert. Dies gewährleistet Kommutativität und ermöglicht die Verwendung von Mengen zur Bestimmung eindeutiger Instanzen.
Hashing und Mengenverarbeitung:
Standardmäßig werden Objekte mithilfe ihrer Objektkennung gehasht. Um einen ordnungsgemäßen Vergleich innerhalb von Sätzen sicherzustellen, überschreiben Sie Hash, um einen konsistenten Hash basierend auf den Attributen des Objekts zu berechnen.
Eine robustere Implementierung
Die Einbeziehung dieser Überlegungen führt zu einer robusteren Implementierung für Objektäquivalenz:
class Number: def __init__(self, number): self.number = number def __eq__(self, other): if isinstance(other, Number): return self.number == other.number return NotImplemented def __ne__(self, other): x = self.__eq__(other) if x is not NotImplemented: return not x return NotImplemented def __hash__(self): return hash(tuple(sorted(self.__dict__.items())))
Diese Implementierung gewährleistet korrekte Äquivalenz und Hashing auch über Unterklassen und nicht verwandte Instanzen hinweg und bietet eine elegantere und umfassendere Möglichkeit zur Unterstützung der Äquivalenz in Python-Klassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erreicht man Äquivalenz in Python-Klassen: Ein tiefer Einblick in __eq__, __ne__ und Hashing?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

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 wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

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.
