Diamantvererbung in Python-Mehrfachvererbung
Dieser Artikel stellt die Verwendung der Diamantvererbung in der Python-Mehrfachvererbung vor. Ich hoffe, dass er Freunden, die Python lernen, hilfreich sein wird!
Vererbung ist eine wichtige Methode der objektorientierten Programmierung. Durch Vererbung können Unterklassen die Funktionen von übergeordneten Klassen erweitern. In Python kann eine Klasse von mehr als einer übergeordneten Klasse erben. Dies wird als Pythons Mehrfachvererbung bezeichnet.
Syntax
class SubclassName(BaseClass1, BaseClass2, BaseClass3, ...): pass
Rhombus-Vererbung
Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial
Vererbung auf mehreren Ebenen Bei Verwendung zusammen mit der Mehrfachvererbung treten komplexe Vererbungsbeziehungen auf, beispielsweise die Mehrfachvererbung.
Darunter wird auch die Diamantenvererbung erscheinen. Wie unten gezeigt.
In dieser Struktur gibt es Verwirrung über die Aufrufreihenfolge?
- D-> A->C (Tiefe zuerst)
- D->B->C->A (Breite zuerst)
Beantworten wir diese Frage.
Zum Beispiel:
class A(): def __init__(self): print('init A...') print('end A...') class B(A): def __init__(self): print('init B...') A.__init__(self) print('end B...') class C(A): def __init__(self): print('init C...') A.__init__(self) print('end C...') class D(B, C): def __init__(self): print('init D...') B.__init__(self) C.__init__(self) print('end D...') if __name__ == '__main__': D()
Ausgabeergebnis
init D... init B... init A... end A... end B... init C... init A... end A... end C... end D...
Aus dem Ausgabeergebnis lautet die Aufrufsequenz: D->B->A-> ;C-> ;A. Es ist ersichtlich, dass B und C gemeinsam von A erben und A zweimal aufgerufen wird. Es ist nicht nötig, A zweimal anzurufen.
Tatsächlich hängen die Hauptursachen der oben genannten Probleme alle mit der MRO (Method Resolution Order) zusammen, die auch Method Resolution Order genannt wird und hauptsächlich verwendet wird Um die Auflösung während der Mehrfachvererbung zu bestimmen, wird ein Algorithmus namens C3 verwendet. Die Grundidee ist, dass zuerst die Breite verwendet und das Attribut vermeidet Dieselbe Klasse wird mehrmals aufgerufen, um die erforderlichen Attribute und Methoden zu finden.
Wie kann man also verhindern, dass eine Methode in der übergeordneten Klasse der obersten Ebene mehrmals aufgerufen wird? Super() ist im Wesentlichen eine Klasse, die MRO-Informationen intern aufzeichnet Der C3-Algorithmus stellt sicher, dass dieselbe Klasse nur einmal durchsucht wird, wodurch vermieden wird, dass die Methode in der übergeordneten Klasse der obersten Ebene mehrmals ausgeführt wird. Der obige Code kann wie folgt geändert werden:
class A(): def __init__(self): print('init A...') print('end A...') class B(A): def __init__(self): print('init B...') super(B, self).__init__() print('end B...') class C(A): def __init__(self): print('init C...') super(C, self).__init__() print('end C...') class D(B, C): def __init__(self): print('init D...') super(D, self).__init__() print('end D...') if __name__ == '__main__': D()
Ausgabeergebnis:
init D... init B... init C... init A... end A... end C... end B... end D...
Es ist ersichtlich, dass die Aufrufreihenfolge zu diesem Zeitpunkt D->B->C->A ist. Das heißt, die Traversierungsmethode ist Breite zuerst.
Ergänzende Inhalte
Python-Klassen werden in zwei Typen unterteilt, einer heißt klassische Klasse und der andere heißt Klasse im neuen Stil. Beide unterstützen die Mehrfachvererbung, die Reihenfolge der Vererbung ist jedoch unterschiedlich.
- Neue Stilklasse: Eine vom Objekt geerbte Klasse. (Zum Beispiel: Klasse A (Objekt)), geerbt mit der Breitensuche (d. h. zuerst horizontale Suche, dann Aufwärtssuche).
- Klassische Klasse: Eine Klasse, die nicht vom Objekt erbt. (Zum Beispiel: Klasse A()), erben Sie mit der Suchmethode Depth-First (d. h. gehen Sie zuerst tief in die linke Seite des Vererbungsbaums, kehren Sie dann zurück und suchen Sie dann die rechte Seite).
In Python 2.x gibt es zwei Arten von Klassen: klassische Klassen und neue Klassen. Python3.x ist voll von Klassen neuen Stils.
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDiamantvererbung in Python-Mehrfachvererbung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um eine Warteschlange aus Redis zu lesen, müssen Sie den Warteschlangenname erhalten, die Elemente mit dem Befehl LPOP lesen und die leere Warteschlange verarbeiten. Die spezifischen Schritte sind wie folgt: Holen Sie sich den Warteschlangenname: Nennen Sie ihn mit dem Präfix von "Warteschlange:" wie "Warteschlangen: My-Queue". Verwenden Sie den Befehl LPOP: Wischen Sie das Element aus dem Kopf der Warteschlange aus und geben Sie seinen Wert zurück, z. B. die LPOP-Warteschlange: my-queue. Verarbeitung leerer Warteschlangen: Wenn die Warteschlange leer ist, gibt LPOP NIL zurück, und Sie können überprüfen, ob die Warteschlange existiert, bevor Sie das Element lesen.

Zu den Schritten zum Starten eines Redis -Servers gehören: Installieren von Redis gemäß dem Betriebssystem. Starten Sie den Redis-Dienst über Redis-Server (Linux/macOS) oder redis-server.exe (Windows). Verwenden Sie den Befehl redis-cli ping (linux/macOS) oder redis-cli.exe ping (Windows), um den Dienststatus zu überprüfen. Verwenden Sie einen Redis-Client wie Redis-Cli, Python oder Node.js, um auf den Server zuzugreifen.

Die Einstellung der Redis -Speichergröße muss die folgenden Faktoren berücksichtigen: Datenvolumen und Wachstumstrend: Schätzen Sie die Größe und Wachstumsrate gespeicherter Daten. Datentyp: Verschiedene Typen (z. B. Listen, Hashes) belegen einen anderen Speicher. Caching -Richtlinie: Vollständige Cache, teilweise Cache und Phasen -Richtlinien beeinflussen die Speicherverwendung. Business Peak: Verlassen Sie genug Speicher, um mit Verkehrsspitzen umzugehen.

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.

** Der Kernparameter der Redis -Speicherkonfiguration ist MaxMemory, der die Menge an Speicher einschränkt, die Redis verwenden kann. Wenn diese Grenze überschritten wird, führt Redis eine Eliminierungsstrategie gemäß MaxMemory-Policy durch, einschließlich: Noeviction (direkt abgelehnt), Allkeys-LRU/Volatile-LRU (eliminiert von LRU), Allkeys-Random/Volatile-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random-Random (eliminiert) und volatile TTL (eliminierte Zeit). Andere verwandte Parameter umfassen MaxMemory-Samples (LRU-Probenmenge), RDB-Kompression

Die Wiederherstellung der Wiederherstellung nimmt zusätzlichen Speicher an, RDB erhöht vorübergehend die Speicherverwendung beim Generieren von Snapshots, und AOF nimmt beim Anhängen von Protokollen weiterhin Speicher auf. Einflussfaktoren umfassen Datenvolumen, Persistenzrichtlinien und Redis -Konfiguration. Um die Auswirkungen zu mildern, können Sie RDB -Snapshot -Richtlinien vernünftigerweise konfigurieren, die AOF -Konfiguration optimieren, die Hardware verbessern und Speicherverbrauch überwachen. Darüber hinaus ist es wichtig, ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Datensicherheit zu finden.

Um Daten aus Redis zu lesen, können Sie folgende Schritte befolgen: 1.. Verbinden Sie eine Verbindung zum Redis -Server; 2. Verwenden Sie GET (Schlüssel), um den Wert des Schlüssels zu erhalten. 3. Wenn Sie Stringwerte benötigen, dekodieren Sie den Binärwert. V. 5. Verwenden Sie MGET (Schlüssel), um mehrere Werte zu erhalten. 6. Verwenden Sie den Typ (Schlüssel), um den Datentyp zu erhalten. 7. Redis hat andere Lesebefehle, wie z.
