


Quelles sont les différences entre les méthodes de classe liées, non liées et statiques en Python ?
Différences de méthodes de classe en Python : liées, non liées et statiques
En Python, les méthodes de classe peuvent être classées en trois types : liées, non liées et statiques. Comprendre les distinctions entre ces types est crucial pour une conception de classe et une interaction d'objet efficaces.
Méthodes liées
Les méthodes liées sont associées à une instance spécifique d'une classe. Lorsqu'il est appelé, le premier argument est automatiquement lié à l'instance appelante. Cela permet d'accéder aux attributs et méthodes spécifiques à l'instance dans le cadre de l'exécution de la méthode. Dans l'exemple fourni, method_one est une méthode liée :
class Test(object): def method_one(self): print("Called method_one")
Lorsqu'elles sont invoquées via une instance, les méthodes liées se comportent comme prévu :
a_test = Test() a_test.method_one() # Output: Called method_one
Méthodes non liées
Non liées les méthodes ne sont associées à aucune instance spécifique d’une classe. Lorsqu'il est appelé, le premier argument n'est pas automatiquement lié à une instance et il ne peut pas accéder aux données spécifiques à l'instance. Dans l'exemple, method_two est une méthode non liée :
class Test(object): def method_two(): print("Called method_two")
Les tentatives d'invocation de méthodes non liées via des instances entraînent une TypeError puisqu'aucune instance n'est fournie :
a_test = Test() a_test.method_two() # Error: TypeError: method_two() takes no arguments (1 given)
Méthodes statiques
Les méthodes statiques ne sont associées à aucune instance ou classe et se comportent comme des fonctions normales. Ils sont accessibles directement depuis la classe ou à l'aide d'instances, mais ils n'ont pas d'accès inhérent aux données spécifiques à l'instance. Les méthodes statiques sont généralement utilisées pour les fonctions utilitaires ou les opérations au niveau de la classe :
class Test(object): @staticmethod def method_two(): print("Called method_two")
Les méthodes statiques peuvent être invoquées à la fois sur les instances et sur la classe elle-même :
a_test = Test() a_test.method_two() # Output: Called method_two Test.method_two() # Output: Called method_two
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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.

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 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.

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.

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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.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
