Python で getattr と __getattribute__ を使用する場合は?
getattr と getattribute
の違いを理解する Python クラスを使用する場合、開発者は多くの場合、カスタム属性を定義したり、欠落している属性を処理したりする必要が生じます。この目的で使用できる 2 つのメソッドは、getattr と __getattribute__ です。
getattr と getattribute
主な違いは、 getattr と getattribute は、実行順序と目的にあります。
-
__getattr__:
- 通常の検索で属性が見つからなかった場合にのみ呼び出されます
- フォールバックの実装や属性への動的アクセスに役立ちます。
-
__getattribute__:
- 既存のファイルにアクセスする前に呼び出されます
- 無限再帰を避けるために慎重な実装が必要です。
新しいスタイルのクラス
ドキュメントには次のように記載されていますgetattribute__ のコンテキストにおける新しいスタイルのクラス。新しいスタイルのクラスは、基本クラス オブジェクトから派生したクラスです。ただし、__getattr と __getattribute__ のどちらを選択する場合、この区別は重要ではありません。
いつどのメソッドを使用するか
ほとんどの場合、 getattr が推奨されるオプションです。これにより、__getattribute__ の複雑さを排除した簡単なフォールバック メカニズムが可能になります。
対照的に、getattribute は、属性アクセスを完全に操作またはオーバーライドする必要がある高度なシナリオで使用されます。ただし、再帰的なトラップの可能性があるため、慎重に扱う必要があります。
以上がPython で getattr と __getattribute__ を使用する場合は?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。

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
