Python のバインドされたメソッド、アンバインドされたメソッド、関数: 違いは何ですか?
バインドされたメソッド、アンバインドされたメソッド、関数: Python の特徴的なトリオ
Python オブジェクト操作の領域で、これらの違いを理解する関数、バインドされたメソッド、およびアンバインドされたメソッドが重要です。それらのニュアンスを解き明かす旅に出かけましょう。
関数とは何ですか?
関数は本質的に、特定のタスクを実行する自己完結型のコード ブロックです。 def または lambda ステートメントを使用して作成されます。関数がクラス内で定義されると、Python はそれを非バインド メソッドに変換します。
非バインド メソッドとは何ですか?
非バインド メソッドは、クラスにアタッチされた関数です。クラスですが、そのクラスの特定のインスタンスにまだバインドされていません。 Python 2 では、関数がクラス ステートメントに挿入されるときに非バインド メソッドが作成されます。 Python 3 では、非バインド メソッドの概念が削除されました。
バインド メソッドとは何ですか?
バインド メソッドは、インスタンスにバインドされた関数です。クラスの。クラス インスタンスでバインドされたメソッドにアクセスすると、そのインスタンスが最初のパラメーターとしてメソッドに自動的に提供されます。
Interconversion
- 関数非バインド メソッドへ:types.MethodType クラス コンストラクターを使用します:types.MethodType(function, None, class)
- 非バインド メソッドからバインド メソッドへ: クラスの非バインド メソッドにアクセスしますインスタンスまたは get メソッドを使用します: unbound_method.__get__(instance, class)
- Bound Method to Function: im_func 属性を使用して元の関数を取得します:bound_method.im_func
実際的な意味
関数と非バインド メソッドの主な違いは、後者は自分が属するクラスを認識しているのに対し、関数はそれを認識していないことです。これは、適切なインスタンスなしでこれらのメソッドを呼び出そうとすると明らかになります。
さらに、関数をインスタンスにバインドすると、最初の引数 (self) がインスタンスに固定され、バインドされたメソッドが同等のラムダ関数または部分関数。
結論
関数、非バインド メソッド、バインド メソッドの区別を理解することは、Python で効果的にオブジェクトを操作するために不可欠です。これらの形式はそれぞれ独自の目的を果たし、相互変換によりメソッドをインスタンスに動的にバインドできます。
以上がPython のバインドされたメソッド、アンバインドされたメソッド、関数: 違いは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。
