Python では `__getattr__` と `__getattribute__` をいつ使用する必要がありますか?
Python における
getattr と getattribute の Python における
__getattr__ と __getattribute__ の違いを理解することが重要ですPython オブジェクトを操作するとき。どちらのメソッドも、オブジェクトから属性を取得する方法を制御するように設計されていますが、実行する機能が異なり、特定の使用例があります。
新しいスタイルのクラス
詳細を調べる前に__getattr__ と __getattribute__ の違いを考えると、「新しいスタイルのクラス」の概念を明確にする価値があります。 Python には、新しいスタイルと古いスタイルの 2 種類のクラスがあります。新しいスタイルのクラスは、オブジェクト クラスから明示的または暗黙的に継承するクラスであり、古いスタイルのクラスは、基底クラスが定義されていない Python 2.x のクラスです。ただし、この区別は __getattr__ と __getattribute__ の選択には関係ありません。
getattr と getattribute
__getattr__ は次のとおりです。オブジェクトのディクショナリまたはその基本クラスのいずれにも見つからない属性にアクセスしたときに呼び出されます。これにより、オブジェクト自体に存在しない属性を取得するためのフォールバック メカニズムを実装できます。このメソッドは、メタプログラミング シナリオなどで動的な属性アクセスを提供するためによく使用されます。一方、
__getattribute__ は、属性が存在するかどうかに関係なく、オブジェクトの属性にアクセスするときに呼び出されます。これは、オブジェクトの辞書または基本クラスがチェックされる前に呼び出されます。 __getattribute__ の実装は、無限再帰を防ぐために慎重な処理が必要なため、難しい場合があります。
getattr または getattribute
を使用する場合> 要約すると、欠落している属性の属性取得を処理する場合は、フォールバック メカニズムを提供する __getattr__ を使用する必要があります。 __getattribute__ は汎用性が高いものの、正しく実装するには複雑になる可能性があり、通常、ほとんどの実用的な目的には必要ありません。
以上がPython では `__getattr__` と `__getattribute__` をいつ使用する必要がありますか?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。

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。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

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
