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?
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
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)
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)
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。

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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。

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。

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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
