Maison développement back-end Tutoriel Python python新式类和旧式类区别

python新式类和旧式类区别

Oct 17, 2016 pm 01:25 PM

python的新式类是2.2版本引进来的,我们可以将之前的类叫做经典类或者旧式类。

为什么要在2.2中引进new style class呢?官方给的解释是:

为了统一类(class)和类型(type)。

在2.2之前,比如2.1版本中,类和类型是不同的,如a是ClassA的一个实例,那么a.__class__返回 ‘ class    __main__.ClassA‘ ,type(a)返回总是。而引入新类后,比如ClassB是个新类,b是ClassB的实例,b.__class__和type(b)都是返回‘class '__main__.ClassB' ,这样就统一了。

引入新类后,还有其他的好处,比如更多的内置属性将会引入,描述符的引入,属性可以来计算等等。

为了向前兼容,默认情况下用户定义的类为经典类,新类需要继承自所有类的基类 object 或者继承自object的新类。

值得注意的地方是,虽然使用的是最新的python(2.7),但是一些特性不会在旧式类起作用。

所以,为了确保自己使用的是新式类,有两种以下方法:

1. 元类,在类模块代码的最前面加入如下代码 __metaclass__ = classname(自定义的某个新式类)。

2. 类都从内建类object直接或者间接地继承。

如果不需要兼容旧式类,旧版本的类,那么就保持都是新式类。

在Python3里面,不存在这些问题了,因为所有的类都是object类的子类(隐式)。

代码示例:

class oldClass:            #经典类
    def __init__( self ):
        pass
  
class newClass(object):    #新类
    def __init__( self ):
        pass 
  
c1 = oldClass()
c2 = newClass()
  
c1.__class__            # 输出-> <class __main__.oldClass at 0x0137BF10>
type(c1)                # 输出-> <type &#39;instance&#39;>
  
c2.__class__            # 输出-><class &#39;__main__.newClass&#39;>
type(c2)                # 输出-><class &#39;__main__.newClass&#39;>
Copier après la connexion


Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
2 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Comment relancer ses coéquipiers
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Comment obtenir des graines géantes
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Combien de temps faut-il pour battre Split Fiction?
3 Il y a quelques semaines By DDD

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Comment utiliser Python pour trouver la distribution ZIPF d'un fichier texte Comment utiliser Python pour trouver la distribution ZIPF d'un fichier texte Mar 05, 2025 am 09:58 AM

Ce tutoriel montre comment utiliser Python pour traiter le concept statistique de la loi de Zipf et démontre l'efficacité de la lecture et du tri de Python de gros fichiers texte lors du traitement de la loi. Vous vous demandez peut-être ce que signifie le terme distribution ZIPF. Pour comprendre ce terme, nous devons d'abord définir la loi de Zipf. Ne vous inquiétez pas, je vais essayer de simplifier les instructions. La loi de Zipf La loi de Zipf signifie simplement: dans un grand corpus en langage naturel, les mots les plus fréquents apparaissent environ deux fois plus fréquemment que les deuxième mots fréquents, trois fois comme les troisième mots fréquents, quatre fois comme quatrième mots fréquents, etc. Regardons un exemple. Si vous regardez le corpus brun en anglais américain, vous remarquerez que le mot le plus fréquent est "th

Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML? Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Filtrage d'image en python Filtrage d'image en python Mar 03, 2025 am 09:44 AM

Traiter avec des images bruyantes est un problème courant, en particulier avec des photos de téléphones portables ou de caméras basse résolution. Ce tutoriel explore les techniques de filtrage d'images dans Python à l'aide d'OpenCV pour résoudre ce problème. Filtrage d'image: un outil puissant Filtre d'image

Comment travailler avec des documents PDF à l'aide de Python Comment travailler avec des documents PDF à l'aide de Python Mar 02, 2025 am 09:54 AM

Les fichiers PDF sont populaires pour leur compatibilité multiplateforme, avec du contenu et de la mise en page cohérents sur les systèmes d'exploitation, les appareils de lecture et les logiciels. Cependant, contrairement aux fichiers de texte brut de traitement Python, les fichiers PDF sont des fichiers binaires avec des structures plus complexes et contiennent des éléments tels que des polices, des couleurs et des images. Heureusement, il n'est pas difficile de traiter les fichiers PDF avec les modules externes de Python. Cet article utilisera le module PYPDF2 pour montrer comment ouvrir un fichier PDF, imprimer une page et extraire du texte. Pour la création et l'édition des fichiers PDF, veuillez vous référer à un autre tutoriel de moi. Préparation Le noyau réside dans l'utilisation du module externe PYPDF2. Tout d'abord, l'installez en utilisant PIP: pip is p

Comment se cacher en utilisant Redis dans les applications Django Comment se cacher en utilisant Redis dans les applications Django Mar 02, 2025 am 10:10 AM

Ce tutoriel montre comment tirer parti de la mise en cache Redis pour augmenter les performances des applications Python, en particulier dans un cadre Django. Nous couvrirons l'installation redis, la configuration de Django et les comparaisons de performances pour mettre en évidence le bien

Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch? Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Introduction à la programmation parallèle et simultanée dans Python Introduction à la programmation parallèle et simultanée dans Python Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python, un favori pour la science et le traitement des données, propose un écosystème riche pour l'informatique haute performance. Cependant, la programmation parallèle dans Python présente des défis uniques. Ce tutoriel explore ces défis, en se concentrant sur l'interprète mondial

Comment implémenter votre propre structure de données dans Python Comment implémenter votre propre structure de données dans Python Mar 03, 2025 am 09:28 AM

Ce didacticiel montre la création d'une structure de données de pipeline personnalisée dans Python 3, en tirant parti des classes et de la surcharge de l'opérateur pour une fonctionnalité améliorée. La flexibilité du pipeline réside dans sa capacité à appliquer une série de fonctions à un ensemble de données, GE

See all articles