ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル 同じ基礎となる関数を参照しているにもかかわらず、Python メソッドが等しくないのはなぜですか?

同じ基礎となる関数を参照しているにもかかわらず、Python メソッドが等しくないのはなぜですか?

Oct 29, 2024 am 04:59 AM

 Why are Python Methods Not Equal, Even if They Refer to the Same Underlying Function?

Python におけるメソッド参照の同等性

Python では、メソッドはアクセス時に動的に作成される固有のオブジェクトです。この動作は、いつ呼び出されるかに関係なく、同じオブジェクトによって参照される通常の関数の動作とは異なります。

これを理解するには、次の例を検討してください。

class What:
    def meth(self):
        pass
What().meth is What().meth  # False
ログイン後にコピー

このコードでは、同じ基礎となる関数を参照しているにもかかわらず、meth メソッドは等しくありません。これは、各メソッド オブジェクトが実行時に作成される一意のインスタンスであるためです。

この動作の理由は、記述子 (関数) の .__get__ メソッドを呼び出すことによってメソッド オブジェクトが生成される Python の属性検索プロセスにあります。

What.__dict__['meth'].__get__(What(), What)
ログイン後にコピー

このメソッド オブジェクトの動的作成により、次のことがわかります:

  • 同じクラスのインスタンスには異なる meth オブジェクトがあります:

    inst = What()
    inst.meth is inst.meth  # False
    ログイン後にコピー
  • 異なるクラスのメソッドは常に異なるオブジェクトです:

    What.meth is Other.meth  # False
    ログイン後にコピー

Python 3.8 より前では、テスト== を使用したメソッドの等価性により、一貫性のない結果が生じる可能性があります。ただし、Python 3.8 以降では、メソッドが完全に一致する場合、 .___self__ 属性と .___func__ 属性に基づいてメソッドを等価比較できます。

ベスト プラクティスとして、2 つのメソッドが同じ基になる関数を表すかどうかを判断するには、比較します。 .__func__ 属性:

What.meth.__func__ == What.meth.__func__  # True
What().meth.__func__ == What().meth.__func__  # True (for same instance)
What().meth.__func__ == What(other_instance).meth.__func__  # False (for different instances)
ログイン後にコピー

以上が同じ基礎となる関数を参照しているにもかかわらず、Python メソッドが等しくないのはなぜですか?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。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

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

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

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

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。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

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

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

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

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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。

Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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 vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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。

Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Pythonの学習:2時間の毎日の研究で十分ですか? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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 vs. C:重要な違​​いを理解します Python vs. C:重要な違​​いを理解します Apr 21, 2025 am 12:18 AM

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。

Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Python Standard Libraryの一部はどれですか:リストまたは配列はどれですか? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

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

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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。

Web開発用のPython:主要なアプリケーション Web開発用のPython:主要なアプリケーション Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

See all articles