


Warum haben aufeinanderfolgende, unbenannte Python-Klasseninstanzen dieselbe Objekt-ID?
Gleiche Objekt-ID für aufeinanderfolgende Klasseninstanzen
Beim Erstellen mehrerer Instanzen einer Klasse, ohne ihnen einen Namen zuzuweisen, weist Python dieselbe ID zu alle von ihnen. Dieses auf den ersten Blick überraschende Verhalten ist auf das Konzept der Objektlebensdauer in Python zurückzuführen.
Die ID eines Objekts gewährleistet seine Einzigartigkeit nur während der Lebensdauer des Objekts. Im bereitgestellten Beispiel wird someClass() im Rahmen einer einzelnen Anweisung mehrmals aufgerufen. Jeder Aufruf erzeugt ein neues Objekt. Da diese Objekte jedoch keiner Variablen zugewiesen sind und ihr Gültigkeitsbereich unmittelbar nach Abschluss der Ausführung der Anweisung endet, stehen sie für die Garbage Collection zur Verfügung.
In CPython, der Standardimplementierung von Python, verwendet die Garbage Collection die Referenzzählung. Darüber hinaus ist die ID eines Objekts an seinen Speicherort gebunden. Diese Kombination von Faktoren erklärt, warum die nachfolgenden Instanzen von someClass() dieselbe ID haben: Der Speicher wird freigegeben und wiederverwendet, wenn neue Objekte im selben Funktionsumfang erstellt werden.
Um dieses Verhalten zu beheben und unterschiedliche IDs für die Klasse sicherzustellen In einigen Fällen sollten Sie erwägen, entweder die Objekte in einer Datenstruktur beizubehalten oder ein benutzerdefiniertes ID-Schema innerhalb der Klasse zu implementieren.
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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 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.
