Héritage diamant dans l'héritage multiple Python
Cet article présente l'utilisation de l'héritage diamant dans l'héritage multiple Python. J'espère qu'il sera utile aux amis qui apprennent Python !
L'héritage est un moyen important de programmation orientée objet. Grâce à l'héritage, les sous-classes peuvent étendre les fonctions des classes parentes. En Python, une classe peut hériter de plusieurs classes parents. C'est ce qu'on appelle l'Héritage Multiple de Python (Héritage Multiple).
Syntaxe
class SubclassName(BaseClass1, BaseClass2, BaseClass3, ...): pass
Héritage Diamond
Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python
Héritage à plusieurs niveaux Lorsqu'elle est utilisée avec l'héritage multiple, des relations d'héritage complexes apparaîtront, telles que l'héritage multiple.
Parmi eux, l'héritage du diamant apparaîtra. Comme indiqué ci-dessous.
Dans cette structure, il existe une confusion concernant l'ordre d'appel. Lequel des éléments suivants est l'ordre d'appel ?
- D-> A->C (profondeur en premier)
- D->B->C->A (largeur en premier)
Répondons à cette question.
Par exemple :
class A(): def __init__(self): print('init A...') print('end A...') class B(A): def __init__(self): print('init B...') A.__init__(self) print('end B...') class C(A): def __init__(self): print('init C...') A.__init__(self) print('end C...') class D(B, C): def __init__(self): print('init D...') B.__init__(self) C.__init__(self) print('end D...') if __name__ == '__main__': D()
Résultat de sortie
init D... init B... init A... end A... end B... init C... init A... end A... end C... end D...
À partir du résultat de sortie, la séquence d'appel est : D->B->A-> ;C-> ;UN. On peut voir que B et C héritent conjointement de A et que A est appelé deux fois. Il n’est pas nécessaire d’appeler A deux fois.
En fait, les causes profondes des problèmes ci-dessus sont toutes liées au MRO (Method Résolution Order) est également appelé Method Résolution Order, qui est principalement utilisé. pour déterminer la résolution lors d'un héritage multiple. De quelle classe provient l'attribut ? Il utilise un algorithme appelé C3 L'idée de base est que utilise la largeur d'abord et de gauche à droite en partant du principe d'éviter le. la même classe étant appelée plusieurs fois les principes pour trouver les propriétés et méthodes requises.
Alors, comment empêcher qu'une méthode de la classe parent de niveau supérieur soit appelée plusieurs fois ? Super() est nécessaire à ce stade. Super est essentiellement une classe qui enregistre les informations MRO en interne, car. l'algorithme C3 garantit que la même classe ne sera recherchée qu'une seule fois, évitant ainsi que la méthode de la classe parent de niveau supérieur soit exécutée plusieurs fois, le code ci-dessus peut être modifié en :class A(): def __init__(self): print('init A...') print('end A...') class B(A): def __init__(self): print('init B...') super(B, self).__init__() print('end B...') class C(A): def __init__(self): print('init C...') super(C, self).__init__() print('end C...') class D(B, C): def __init__(self): print('init D...') super(D, self).__init__() print('end D...') if __name__ == '__main__': D()
init D... init B... init C... init A... end A... end C... end B... end D...
largeur d'abord.
Contenu supplémentaireLes classes Python sont divisées en deux types, l'un est appeléclasse classique et l'autre est appelé classe de nouveau style. Les deux prennent en charge l’héritage multiple, mais l’ordre d’héritage est différent.
- Nouvelle classe de style : Une classe héritée de l'objet. (Par exemple : classe A (objet)), héritée à l'aide d'une recherche en largeur d'abord (c'est-à-dire une recherche horizontale d'abord, puis une recherche vers le haut).
- Classe classique : Une classe qui n'hérite pas d'un objet. (Par exemple : classe A()), héritez en utilisant la méthode de recherche en profondeur d'abord (c'est-à-dire, allez d'abord profondément dans le côté gauche de l'arbre d'héritage, puis revenez, puis trouvez le côté droit).
Python3.x regorge de classes de nouveau style.
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Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Pour lire une file d'attente à partir de Redis, vous devez obtenir le nom de la file d'attente, lire les éléments à l'aide de la commande LPOP et traiter la file d'attente vide. Les étapes spécifiques sont les suivantes: Obtenez le nom de la file d'attente: Nommez-le avec le préfixe de "Fitre:" tel que "Fitre: My-Quyue". Utilisez la commande LPOP: éjectez l'élément de la tête de la file d'attente et renvoyez sa valeur, telle que la file d'attente LPOP: My-Queue. Traitement des files d'attente vides: si la file d'attente est vide, LPOP renvoie NIL et vous pouvez vérifier si la file d'attente existe avant de lire l'élément.

Les étapes pour démarrer un serveur Redis incluent: Installez Redis en fonction du système d'exploitation. Démarrez le service Redis via Redis-Server (Linux / MacOS) ou Redis-Server.exe (Windows). Utilisez la commande redis-Cli Ping (Linux / MacOS) ou redis-Cli.exe Ping (Windows) pour vérifier l'état du service. Utilisez un client redis, tel que redis-cli, python ou node.js pour accéder au serveur.

Le réglage de la taille de la mémoire redis doit prendre en compte les facteurs suivants: volume de données et tendance de croissance: estimer la taille et le taux de croissance des données stockées. Type de données: différents types (tels que les listes, les hachages) occupent une mémoire différente. Politique de mise en cache: le cache complet, le cache partiel et les politiques de phasage affectent l'utilisation de la mémoire. Péx commercial: laissez suffisamment de mémoire pour faire face aux pics de trafic.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

** Le paramètre central de la configuration de la mémoire redis est MaxMemory, qui limite la quantité de mémoire que Redis peut utiliser. Lorsque cette limite est dépassée, Redis exécute une stratégie d'élimination selon maxmemory-policy, notamment: Noeviction (rejeter directement l'écriture), AllKeys-LRU / Volatile-LRU (éliminé par LRU), AllKeys-Random / Volatile-Random (éliminé par élimination aléatoire) et TTL volatile (temps d'expiration). D'autres paramètres connexes incluent des échantillons maxmemory (quantité d'échantillon LRU), compression RDB

Redis Persistance prendra une mémoire supplémentaire, RDB augmente temporairement l'utilisation de la mémoire lors de la génération d'instantanés, et AOF continue de prendre de la mémoire lors de l'ajout de journaux. Les facteurs d'influence comprennent le volume des données, la politique de persistance et la configuration de Redis. Pour atténuer l'impact, vous pouvez raisonnablement configurer les stratégies d'instantané RDB, optimiser la configuration AOF, mettre à niveau le matériel et le surveiller l'utilisation de la mémoire. En outre, il est crucial de trouver un équilibre entre les performances et la sécurité des données.

Pour lire les données de Redis, vous pouvez suivre ces étapes: 1. Connectez-vous au serveur Redis; 2. Utilisez Get (clé) pour obtenir la valeur de la clé; 3. Si vous avez besoin de valeurs de chaîne, décodez la valeur binaire; 4. L'utilisation existe (clé) pour vérifier si la clé existe; 5. Utilisez MGET (KEYS) pour obtenir plusieurs valeurs; 6. Utilisez le type (clé) pour obtenir le type de données; 7. Redis a d'autres commandes de lecture, telles que: obtenir toutes les clés dans un modèle de correspondance, en utilisant des curseurs pour itérer les clés et tri les valeurs de clés.
