Python でクラス インスタンスの出力をカスタマイズするにはどうすればよいですか?
印刷時のクラス インスタンス表現のカスタマイズ
クラスのインスタンスを印刷しようとすると、メモリなどのデフォルトの表現が表示される場合があります。住所。クラス インスタンスの印刷外観をカスタマイズするには、__str__ と __repr__ の概念を詳しく調べます。
__str__ メソッド
クラス内で __str__ メソッドを定義すると、印刷時にインスタンスをどのように表現するかを制御できます。このメソッドは、目的の表示テキストを含む文字列を返す必要があります。例:
>>> class Test: >>> def __init__(self): >>> self.a = 'foo' >>> def __str__(self): >>> return f"Test with a: {self.a}"
このクラスのインスタンスを出力すると、カスタム文字列表現が得られます:
>>> t = Test() >>> t Test with a: foo >>> print(t) Test with a: foo
__repr__ メソッド
__repr__ メソッドが定義されている場合、repr() を使用して印刷するときに __str__ よりも優先されます。関数または対話型プロンプトで。デバッグや再構築に適した、より詳細な表現を提供することを目的としています。 __str__ なしで __repr__ を定義すると、それが印刷表現としても機能します。
例:
>>> class Test: >>> def __init__(self): >>> self.a = 'foo' >>> def __repr__(self): >>> return f"Test(a={self.a})"
印刷時:
>>> t = Test() >>> t Test(a='foo') >>> repr(t) "Test(a='foo')"
概要:
クラス インスタンスの印刷表現をカスタマイズするには、目的の表示テキストの場合は __str__ メソッド、詳細な表現の場合は __repr__ メソッド。両方が定義されている場合、__str__ は印刷に使用され、__repr__ は repr() 関数に使用されます。
以上がPython でクラス インスタンスの出力をカスタマイズするにはどうすればよいですか?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
