


Leitfaden zum Lernen von Python-Klassen und -Objekten: von den Grundlagen bis zur Praxis
1. Grundkenntnisse über Klassen und Objekte
-
Klasse: Klasse ist die Vorlage eines Objekts, die die Eigenschaften und Methoden des Objekts beschreibt.
-
Objekt: Objekt ist eine Instanz einer Klasse und verfügt über die von der Klasse beschriebenen Eigenschaften und Methoden.
-
Instantiierung: Der Prozess der Erstellung eines Objekts wird als Instanziierung bezeichnet.
2. Definition und Verwendung von Klassen
-
Klassendefinition: Verwenden Sie das Schlüsselwort class, um eine Klasse zu definieren.
-
Attribute: Attribute sind Mitgliedsvariablen einer Klasse, die zur Beschreibung der Eigenschaften eines Objekts verwendet werden.
-
Methoden: Methoden sind Mitgliedsfunktionen einer Klasse und werden zur Implementierung der Geschäftslogik des Objekts verwendet.
3. Erstellung und Verwendung von Objekten
-
Objekterstellung: Verwenden Sie classname(), um Objekte zu erstellen.
-
Zugriff auf Eigenschaften: Verwenden Sie den Punktoperator (.), um auf die Eigenschaften eines Objekts zuzugreifen.
-
Methodenaufruf: Verwenden Sie den Punktoperator (.), um die Methode des Objekts aufzurufen.
4. Vererbung und Polymorphismus
-
Vererbung: Unterklassen können die Attribute und Methoden der übergeordneten Klasse erben.
-
Polymorphismus: Die Methoden der übergeordneten Klasse und der Unterklasse haben denselben Methodennamen, aber unterschiedliche Implementierungen.
5. Verpackung
-
Kapselung: Kapselung bezieht sich auf das Verbergen der Eigenschaften und Methoden eines Objekts und das Offenlegen nur der erforderlichen Schnittstellen für die Außenwelt.
-
Vorteile der Kapselung: Verbesserung der Wartbarkeit, Sicherheit und Wiederverwendbarkeit des Codes.
6. Democode
# 定义一个类 class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def say_hello(self): print("Hello, my name is {} and I am {} years old.".fORMat(self.name, self.age)) # 创建一个对象 person = Person("John", 30) # 访问对象的属性 print("Name:", person.name) print("Age:", person.age) # 调用对象的方法 person.say_hello()
Sieben. Zusammenfassung
Klassen und Objekte sind sehr wichtige Konzepte in Python. Durch das „Lernen“ von Klassen und Objekten können wir „Python“-Programme besser verstehen und schreiben. Ich hoffe, dass dieser Artikel Ihnen dabei helfen kann, die Grundlagen von Klassen und Objekten zu erlernen und sie in der tatsächlichen Entwicklung anwenden zu können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLeitfaden zum Lernen von Python-Klassen und -Objekten: von den Grundlagen bis zur Praxis. 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

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

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

Dieses Tutorial zeigt, wie man Python verwendet, um das statistische Konzept des Zipf -Gesetzes zu verarbeiten, und zeigt die Effizienz des Lesens und Sortierens großer Textdateien von Python bei der Bearbeitung des Gesetzes. Möglicherweise fragen Sie sich, was der Begriff ZiPF -Verteilung bedeutet. Um diesen Begriff zu verstehen, müssen wir zunächst das Zipf -Gesetz definieren. Mach dir keine Sorgen, ich werde versuchen, die Anweisungen zu vereinfachen. Zipf -Gesetz Das Zipf -Gesetz bedeutet einfach: In einem großen natürlichen Sprachkorpus erscheinen die am häufigsten vorkommenden Wörter ungefähr doppelt so häufig wie die zweiten häufigen Wörter, dreimal wie die dritten häufigen Wörter, viermal wie die vierten häufigen Wörter und so weiter. Schauen wir uns ein Beispiel an. Wenn Sie sich den Brown Corpus in amerikanischem Englisch ansehen, werden Sie feststellen, dass das häufigste Wort "Th ist

In diesem Artikel wird erklärt, wie man schöne Suppe, eine Python -Bibliothek, verwendet, um HTML zu analysieren. Es beschreibt gemeinsame Methoden wie find (), find_all (), select () und get_text () für die Datenextraktion, die Behandlung verschiedener HTML -Strukturen und -Anternativen (SEL)

Der Umgang mit lauten Bildern ist ein häufiges Problem, insbesondere bei Mobiltelefonen oder mit geringen Auflösungskamera-Fotos. In diesem Tutorial wird die Bildfilterungstechniken in Python unter Verwendung von OpenCV untersucht, um dieses Problem anzugehen. Bildfilterung: Ein leistungsfähiges Werkzeug Bildfilter

PDF-Dateien sind für ihre plattformübergreifende Kompatibilität beliebt, wobei Inhalte und Layout für Betriebssysteme, Lesegeräte und Software konsistent sind. Im Gegensatz zu Python Processing -Klartextdateien sind PDF -Dateien jedoch binäre Dateien mit komplexeren Strukturen und enthalten Elemente wie Schriftarten, Farben und Bilder. Glücklicherweise ist es nicht schwierig, PDF -Dateien mit Pythons externen Modulen zu verarbeiten. In diesem Artikel wird das PYPDF2 -Modul verwendet, um zu demonstrieren, wie Sie eine PDF -Datei öffnen, eine Seite ausdrucken und Text extrahieren. Die Erstellung und Bearbeitung von PDF -Dateien finden Sie in einem weiteren Tutorial von mir. Vorbereitung Der Kern liegt in der Verwendung von externem Modul PYPDF2. Installieren Sie es zunächst mit PIP: pip ist p

Dieses Tutorial zeigt, wie man Redis Caching nutzt, um die Leistung von Python -Anwendungen zu steigern, insbesondere innerhalb eines Django -Frameworks. Wir werden Redis -Installation, Django -Konfiguration und Leistungsvergleiche abdecken, um den Vorteil hervorzuheben

Dieser Artikel vergleicht TensorFlow und Pytorch für Deep Learning. Es beschreibt die beteiligten Schritte: Datenvorbereitung, Modellbildung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung. Wichtige Unterschiede zwischen den Frameworks, insbesondere bezüglich des rechnerischen Graps

Python, ein Favorit für Datenwissenschaft und Verarbeitung, bietet ein reichhaltiges Ökosystem für Hochleistungs-Computing. Die parallele Programmierung in Python stellt jedoch einzigartige Herausforderungen dar. Dieses Tutorial untersucht diese Herausforderungen und konzentriert sich auf die globale Interprete

Dieses Tutorial zeigt, dass eine benutzerdefinierte Pipeline -Datenstruktur in Python 3 erstellt wird, wobei Klassen und Bedienerüberladungen für verbesserte Funktionen genutzt werden. Die Flexibilität der Pipeline liegt in ihrer Fähigkeit, eine Reihe von Funktionen auf einen Datensatz GE anzuwenden
