


Comment pouvez-vous étendre les types intégrés de Python avec des méthodes personnalisées ?
Extension des types Python intégrés avec des méthodes personnalisées
En Python, les types intégrés tels que dict et str sont immuables et ne Je n'autorise pas les ajouts de méthodes directs. Cependant, il est possible d'obtenir des fonctionnalités similaires en sous-classant le type intégré et en le remplaçant dans l'espace de noms global.
Par exemple, supposons que vous souhaitiez ajouter une méthode helloWorld() au type dict. Bien que cela ne soit pas réalisable avec une modification directe, vous pouvez sous-classer dict et définir la méthode dans la sous-classe :
class MyDict(dict): def helloWorld(self): print("Hello world!")
Pour appliquer cette sous-classe à tous les futurs dictionnaires, remplacez le type dict d'origine dans l'espace de noms intégré. :
import __builtin__ __builtin__.dict = MyDict
Maintenant, tout dictionnaire créé sera du type MyDict et aura la méthode helloWorld() :
my_dict = {} my_dict.helloWorld() # Prints "Hello world!"
Cependant, notez que les objets créés via une syntaxe littérale (par exemple, {}) sera toujours du type Vanilla dict et n'aura pas la méthode personnalisée :
vanilla_dict = {} vanilla_dict.helloWorld() # AttributeError: 'dict' object has no attribute 'helloWorld'
Cette approche fournit un moyen d'étendre les types intégrés avec des méthodes personnalisées, mais ce n'est pas sans limites . Par exemple, les objets de syntaxe littérale restent vanille et les sous-classes n'héritent d'aucun attribut ou méthode personnalisé ajouté au type parent.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.
