Chapitre avancé orienté objet Python
L'éditeur suivant vous proposera un article sur python advanced_une brève présentation de l'avancement orienté objet. L'éditeur le trouve plutôt bon, je vais donc le partager avec vous maintenant et le donner comme référence pour tout le monde. Suivons l'éditeur et jetons un coup d'œil
J'ai appris les trois fonctionnalités majeures de l'héritage orienté objet, du polymorphisme et de l'encapsulation. Aujourd'hui, nous examinons du contenu avancé orienté objet, la réflexion et certaines fonctions intégrées des classes.
1. isinstance et issubclass
class Foo: pass class Son(Foo): pass s = Son() #判断一个对象是不是这个类的对象,传两个参数(对象,类) print(isinstance(s,Son)) print(isinstance(s,Foo)) #type更精准 print(type(s) is Son) print(type(s) is Foo) #判断一个类是不是另一类的子类,传两个参数(子类,父类) print(issubclass(Son,Foo)) print(issubclass(Son,object)) print(issubclass(Foo,object)) print(issubclass(int,object))
2. Réflexion
Le concept de réflexion a été proposé pour la première fois par Smith en 1982. Il fait principalement référence à la capacité d'un programme à accéder, détecter et modifier son propre état ou comportement (introspection) . L’introduction de ce concept a rapidement déclenché des recherches sur la réflectivité appliquée dans le domaine de l’informatique. Il a été adopté pour la première fois dans le domaine de la conception de langages de programmation et a obtenu des résultats en Lisp et orienté objet.
Réflexion en python orienté objet : Exploiter les attributs liés aux objets sous forme de chaînes. Tout en python est un objet (la réflexion peut être utilisée)
Quatre fonctions qui peuvent implémenter la réflexion : hasattr, getattr, setattr, delattr
Les méthodes suivantes sont applicables Pour classes et objets (tout est un objet, la classe elle-même est aussi un objet)
class Foo: def __init__(self): self.name = 'egon' self.age = 73 def func(self): print(123) egg = Foo() #常用: #hasattr #getattr # print(hasattr(egg,'name')) print(getattr(egg,'name')) if hasattr(egg,'func'): #返回bool Foo_func = getattr(egg,'func') #如果存在这个方法或者属性,就返回属性值或者方法的内存地址 #如果不存在,报错,因此要配合hasattr使用 Foo_func() #不常用: #setattr # setattr(egg,'sex','属性值') # print(egg.sex) # def show_name(self): # print(self.name + ' sb') # setattr(egg,'sh_name',show_name) # egg.sh_name(egg) # show_name(egg) # egg.sh_name() #delattr # delattr(egg,'name') # print(egg.name) # print(egg.name) # egg.func() # print(egg.__dict__) #反射 #可以用字符串的方式去访问对象的属性、调用对象的方法 反射举例1
class Foo: f = 123 #类变量 @classmethod def class_method_demo(cls): print('class_method_demo') @staticmethod def static_method_demo(): print('static_method_demo') # if hasattr(Foo,'f'): # print(getattr(Foo,'f')) print(hasattr(Foo,'class_method_demo')) method = getattr(Foo,'class_method_demo') method() print(hasattr(Foo,'static_method_demo')) method2 = getattr(Foo,'static_method_demo') method2() #类也是对象
Exemple de réflexion 2
import my_module # print(hasattr(my_module,'test')) # # func_test = getattr(my_module,'test') # # func_test() # getattr(my_module,'test')() #import其他模块应用反射 from my_module import test def demo1(): print('demo1') import sys print(__name__) #'__main__' print(sys.modules) #'__main__': <module '__main__' from 'D:/Python代码文件存放目录/S6/day26/6反射3.py'> module_obj =sys.modules[__name__] #sys.modules['__main__'] # module_obj : <module '__main__' from 'D:/Python代码文件存放目录/S6/day26/6反射3.py'> print(module_obj) print(hasattr(module_obj,'demo1')) getattr(module_obj,'demo1')() #在本模块中应用反射 反射举例3
#对象 #类 #模块 : 本模块和导入的模块 def register(): print('register') def login(): pass def show_shoppinglst(): pass # print('注册,登录') ret = input('欢迎,请输入您要做的操作: ') import sys print(sys.modules) # my_module = sys.modules[__name__] # if hasattr(my_module,ret): # getattr(my_module,ret)() if ret == '注册': register() elif ret == '登录': login() elif ret == 'shopping': show_shoppinglst() 反射举例4
def test(): print('test')
Trois fonctions intégrées de classe
1 __str__ et __repr__
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __str__(self): return '%s obj info in str'%self.name def __repr__(self): return 'obj info in repr' f = Foo('egon') # print(f) print('%s'%f) print('%r'%f) print(repr(f)) # f.__repr__() print(str(f)) #当打印一个对象的时候,如果实现了str,打印中的返回值 #当str没有被实现的时候,就会调用repr方法 #但是当你用字符串格式化的时候 %s和%r会分别去调用__str__和__repr__ #不管是在字符串格式化的时候还是在打印对象的时候,repr方法都可以作为str方法的替补 #但反之不行 #用于友好的表示对象。如果str和repr方法你只能实现一个:先实现repr
. 2. __del__
class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f = Foo() print(123) print(123) print(123) #析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。 #注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
3. série d'articles
__getitem____setitem____delitem__
class Foo: def __init__(self): self.name = 'egon' self.age = 73 def __getitem__(self, item): return self.__dict__[item] def __setitem__(self, key, value): # print(key,value) self.__dict__[key] = value def __delitem__(self, key): del self.__dict__[key] f = Foo() print(f['name']) print(f['age']) f['name'] = 'alex' # del f['name'] print(f.name) f1 = Foo() print(f == f1)
4.__nouveau__
# class A: # def __init__(self): #有一个方法在帮你创造self # print('in init function') # self.x = 1 # # def __new__(cls, *args, **kwargs): # print('in new function') # return object.__new__(A, *args, **kwargs) # a = A() # b = A() # c = A() # d = A() # print(a,b,c,d) #单例模式 class Singleton: def __new__(cls, *args, **kw): if not hasattr(cls, '_instance'): cls._instance = object.__new__(cls, *args, **kw) return cls._instance one = Singleton() two = Singleton() three = Singleton() go = Singleton() print(one,two) one.name = 'alex' print(two.name)
5. __call__
class Foo: def __init__(self): pass def __call__(self, *args, **kwargs): print('__call__') obj = Foo() # 执行 __init__ obj() # 执行 __call__ Foo()() # 执行 __init__和执行 __call__ #构造方法的执行是由创建对象触发的,即:对象 = 类名() ;而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的,即:对象() 或者 类()()
6.len__, __hash__
class Foo: def __len__(self): return len(self.__dict__) def __hash__(self): print('my hash func') return hash(self.name) f = Foo() print(len(f)) f.name = 'egon' print(len(f)) print(hash(f))
7. __eq__
class A: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def __eq__(self,obj): if self.a == obj.a and self.b == obj.b: return True a = A() b = A() print(a == b) #__eq__控制着==的结果
8. Instance de fonction intégrée
class FranchDeck: ranks = [str(n) for n in range(2,11)] + list('JQKA') suits = ['红心','方板','梅花','黑桃'] def __init__(self): self._cards = [Card(rank,suit) for rank in FranchDeck.ranks for suit in FranchDeck.suits] def __len__(self): return len(self._cards) def __getitem__(self, item): return self._cards[item] deck = FranchDeck() print(deck[0]) from random import choice print(choice(deck)) print(choice(deck)) 纸牌游戏
class FranchDeck: ranks = [str(n) for n in range(2,11)] + list('JQKA') suits = ['红心','方板','梅花','黑桃'] def __init__(self): self._cards = [Card(rank,suit) for rank in FranchDeck.ranks for suit in FranchDeck.suits] def __len__(self): return len(self._cards) def __getitem__(self, item): return self._cards[item] def __setitem__(self, key, value): self._cards[key] = value deck = FranchDeck() print(deck[0]) from random import choice print(choice(deck)) print(choice(deck)) from random import shuffle shuffle(deck) print(deck[:5]) 纸牌游戏2
class Person: def __init__(self,name,age,sex): self.name = name self.age = age self.sex = sex def __hash__(self): return hash(self.name+self.sex) def __eq__(self, other): if self.name == other.name and other.sex == other.sex:return True p_lst = [] for i in range(84): p_lst.append(Person('egon',i,'male')) print(p_lst) print(set(p_lst)) #只要姓名和年龄相同就默认为一人去重
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

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 extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
