


Eine kurze Erklärung der Python-Vererbung und Mehrfachvererbung (Codebeispiel)
Was dieser Artikel Ihnen bietet, ist eine einfache Erklärung (Codebeispiel) der Python-Vererbung. Er hat einen gewissen Referenzwert. Ich hoffe, er wird Ihnen hilfreich sein.
Beachten Sie Folgendes:
Das direkte Unterklassifizieren integrierter Typen (z. B. dict, list oder str) ist fehleranfällig, da Methoden integrierter Typen normalerweise vom Benutzer überschriebene Methoden ignorieren und erstellen Sie keine Unterklassen. Benutzerdefinierte Klassen sollten beim Klassifizieren integrierter Typen das Sammlungsmodul erben.
def __setitem__(self, key, value): super().__setitem__(key, [value] * 2) # 错误案例 class AnswerDict(dict): def __getitem__(self, item): # 错误案例 return 42 import collections class DoppelDict2(collections.UserDict): # 正确案例 def __setitem__(self, key, value): super().__setitem__(key, [value] * 2) class AnswerDict2(collections.UserDict): # 正确案例 def __getitem__(self, item): return 42
Ein weiteres Problem im Zusammenhang mit der Mehrfachvererbung ist: Wenn eine Oberklasse derselben Ebene ein Attribut mit demselben Namen definiert, wie kann Python welches verwenden? Methode wird aufgerufen, durch Methodenanalysereihenfolge
>>> D.mro()[
Wenn Sie Methodenaufrufe an die Superklasse delegieren möchten, empfiehlt sich die Verwendung von integrierte super( )-Funktion.
Das Folgende ist die Interpretation der d.pingpong()-Methode
>>> self.ping()
Ping: <__main__.D Objekt bei 0x000002213877F2B0> Post-Ping: <__main__.D Objekt bei 0x000002213877F2B0> Der erste Aufruf ist self.ping(), der die Ping-Methode der Klasse D ausführt zweiter Aufruf Der eine ist super().ping(), überspringen Sie die Ping-Methode von Klasse D und suchen Sie die Ping-Methode von Klasse A. Ping: <__main__.D Objekt bei 0x000002213877F2B0>
Der dritte Aufruf ist self Die auf __mro__ basierende Methode .pong() findet die von Klasse B implementierte Pong-Methode. pong: <__main__.D Objekt bei 0x000002213877F2B0>
Der vierte Aufruf ist super().pong(), das ebenfalls auf __mro__ basiert, finden Sie die von Klasse B implementierte Pong-Methode. pong: <__main__.D Objekt bei 0x000002213877F2B0>
Der fünfte Aufruf ist C.pong(self), ignoriert __mro__ und findet C Die von der Klasse implementierte Pong-Methode: <__main__.D Objekt bei 0x000002213877F2B0>
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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

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.
