Python的面向对象思想分析
本文实例讲述了Python的面向对象思想。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
面向对象的基本思想是封装,继承,多态。
首先是继承:
定义一个类:
代码如下:
class Bird(object):
have_feather = True
way_of_reproduction = 'egg'
调用这个类:
代码如下:
summer = Bird()
print summer.way_of_reproduction
与Java不同是,Python是不需要new来实例化类的。
同样,Python的类下面是可以定方法的:
代码如下:
class Bird(object):
have_feather = True
way_of_reproduction = 'egg'
def say(self, word='hi hi'):
print 'i say :' + word
注意一点,所有类的函数,必须至少带有一个参数,这个参数必须是self。
类以外的函数没有这一个限制。
代码如下:
chk = Chicken()
print chk.have_feather
print chk.sat('hello')
__init__()方法
__init__()是一个特殊方法(special method)。Python里会有一些特殊方法,Python会以特别的方式处理它们。特殊方法的名字的特点是前后都有两个下划线。
__init__()方法的特殊在于,如果你在类中定义了这个方法,一旦你根据这个类建立对象,Python就会自动调用这个方法(这个过程也叫初始化)。
如:
代码如下:
class happyBird(Bird):
def __init__(self,more_words):
print 'We are happy birds.',more_words
hb = happyBird('Happy,Happy!')
父类方法的重载:
代码如下:
class Hello(object):
name = 'hello'
def __init__(self):
self.name='my name is hello'
#类中的参数必须带有self参数
def sayhi(self):
print 'hi you'
class World(Hello):
def __init__(self):
#这里访问的是父类初始化的变量名
print 'before:',Hello.name
super(World,self).__init__()
#由于调用了父类的初始化构造函数,继承了父类的变量的改变
print 'after:',self.name
#近似于方法重载
def sayhi(self,word='baby'):
#调用父类sayhi方法
super(World,self).sayhi()
print 'hi '+word
def sayWorld(self):
print 'hi,hello world'
if __name__ == '__main__':
c = World()
c.sayhi()
c.sayWorld()
另外,python是允许多继承的,但是这个是个非常危险的操作,建议不要随便使用。
关于Python的多态,就像JavaScript一样,直接访问对象的属性,不需要使用接口,没有类型转换。
对于类型的判断,有抓们的type()函数,和isinstance()函数判断是否某个函数的子类。
代码如下:
isinstance(object, classinfo)
判断实例是否是这个类或者object是变量
classinfo 是类型(tuple,dict,int,float)
判断变量是否是这个类型
代码如下:
class objA:
pass
A = objA()
B = 'a','v'
C = 'a string'
print isinstance(A, objA)
print isinstance(B, tuple)
print isinstance(C, basestring)
输出结果:
True
True
True
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

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Redisのキューを読むには、キュー名を取得し、LPOPコマンドを使用して要素を読み、空のキューを処理する必要があります。特定の手順は次のとおりです。キュー名を取得します:「キュー:キュー」などの「キュー:」のプレフィックスで名前を付けます。 LPOPコマンドを使用します。キューのヘッドから要素を排出し、LPOP Queue:My-Queueなどの値を返します。空のキューの処理:キューが空の場合、LPOPはnilを返し、要素を読む前にキューが存在するかどうかを確認できます。

質問:Redisサーバーバージョンを表示する方法は?コマンドラインツールRedis-Cli-versionを使用して、接続されたサーバーのバージョンを表示します。 Info Serverコマンドを使用して、サーバーの内部バージョンを表示し、情報を解析および返信する必要があります。クラスター環境では、各ノードのバージョンの一貫性を確認し、スクリプトを使用して自動的にチェックできます。スクリプトを使用して、Pythonスクリプトとの接続やバージョン情報の印刷など、表示バージョンを自動化します。

Redisサーバーを起動する手順には、以下が含まれます。オペレーティングシステムに従ってRedisをインストールします。 Redis-Server(Linux/Macos)またはRedis-Server.exe(Windows)を介してRedisサービスを開始します。 Redis-Cli ping(Linux/macos)またはRedis-Cli.exePing(Windows)コマンドを使用して、サービスステータスを確認します。 Redis-Cli、Python、node.jsなどのRedisクライアントを使用して、サーバーにアクセスします。

Redisメモリサイズの設定は、次の要因を考慮する必要があります。データ量と成長傾向:保存されたデータのサイズと成長率を推定します。データ型:異なるタイプ(リスト、ハッシュなど)は異なるメモリを占めます。キャッシュポリシー:完全なキャッシュ、部分キャッシュ、フェージングポリシーは、メモリの使用に影響します。ビジネスピーク:トラフィックピークに対処するのに十分なメモリを残します。

Redis Persistenceは余分なメモリを取り、RDBはスナップショットを生成するときに一時的にメモリの使用量を増加させ、AOFはログを追加するときにメモリを取り上げ続けます。影響要因には、データのボリューム、永続性ポリシー、Redis構成が含まれます。影響を緩和するために、RDBスナップショットポリシーを合理的に構成し、AOF構成を最適化し、ハードウェアをアップグレードし、メモリの使用量を監視できます。さらに、パフォーマンスとデータセキュリティのバランスを見つけることが重要です。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

** Redisメモリ構成のコアパラメーターはMaxMemoryであり、Redisが使用できるメモリの量を制限します。この制限を超えると、Redisは、Maxmemory-Policyに従って除去戦略を実行します。これには、次のようになります。その他の関連パラメーターには、Maxmemory-Samples(LRUサンプル量)、RDB圧縮が含まれます
