Python 객체지향 고급 장
아래 편집자는 Python Advanced_객체 지향 발전에 대한 간략한 토론에 관한 기사를 가져올 것입니다. 편집자님이 꽤 좋다고 생각하셔서 지금 공유하고 모두에게 참고용으로 드리도록 하겠습니다. 에디터를 따라가며 살펴보겠습니다.
객체지향 상속, 다형성, 캡슐화의 세 가지 주요 기능을 배웠습니다. 오늘 우리는 객체 지향, 리플렉션 및 일부 클래스의 내장 기능에 대한 고급 콘텐츠를 살펴봅니다.
1. isinstance 및 issubclass
class Foo: pass class Son(Foo): pass s = Son() #判断一个对象是不是这个类的对象,传两个参数(对象,类) print(isinstance(s,Son)) print(isinstance(s,Foo)) #type更精准 print(type(s) is Son) print(type(s) is Foo) #判断一个类是不是另一类的子类,传两个参数(子类,父类) print(issubclass(Son,Foo)) print(issubclass(Son,object)) print(issubclass(Foo,object)) print(issubclass(int,object))
2. Reflection
Reflection의 개념은 1982년 Smith가 처음 제안했는데, 이는 주로 프로그램이 액세스하고 감지하고 자신의 상태나 행동에 맞게 용량을 수정합니다(성찰). 이 개념의 도입으로 컴퓨터 과학 분야에서 응용 반사율에 대한 연구가 빠르게 촉발되었습니다. 프로그래밍 언어 설계 분야에서 처음 채택되었으며 Lisp 및 객체 지향 분야에서 성과를 거두었습니다.
Python 객체 지향의 반사: 문자열 형태로 객체 관련 속성을 조작합니다. Python의 모든 것은 객체입니다(리플렉션을 사용할 수 있습니다)
리플렉션을 구현할 수 있는 네 가지 함수: hasattr, getattr, setattr, delattr
다음 메서드는 클래스와 객체에 적용됩니다(모든 것이 객체이므로 클래스 자체 객체)
class Foo: def __init__(self): self.name = 'egon' self.age = 73 def func(self): print(123) egg = Foo() #常用: #hasattr #getattr # print(hasattr(egg,'name')) print(getattr(egg,'name')) if hasattr(egg,'func'): #返回bool Foo_func = getattr(egg,'func') #如果存在这个方法或者属性,就返回属性值或者方法的内存地址 #如果不存在,报错,因此要配合hasattr使用 Foo_func() #不常用: #setattr # setattr(egg,'sex','属性值') # print(egg.sex) # def show_name(self): # print(self.name + ' sb') # setattr(egg,'sh_name',show_name) # egg.sh_name(egg) # show_name(egg) # egg.sh_name() #delattr # delattr(egg,'name') # print(egg.name) # print(egg.name) # egg.func() # print(egg.__dict__) #反射 #可以用字符串的方式去访问对象的属性、调用对象的方法 反射举例1
class Foo: f = 123 #类变量 @classmethod def class_method_demo(cls): print('class_method_demo') @staticmethod def static_method_demo(): print('static_method_demo') # if hasattr(Foo,'f'): # print(getattr(Foo,'f')) print(hasattr(Foo,'class_method_demo')) method = getattr(Foo,'class_method_demo') method() print(hasattr(Foo,'static_method_demo')) method2 = getattr(Foo,'static_method_demo') method2() #类也是对象
반영 예시 2
import my_module # print(hasattr(my_module,'test')) # # func_test = getattr(my_module,'test') # # func_test() # getattr(my_module,'test')() #import其他模块应用反射 from my_module import test def demo1(): print('demo1') import sys print(__name__) #'__main__' print(sys.modules) #'__main__': <module '__main__' from 'D:/Python代码文件存放目录/S6/day26/6反射3.py'> module_obj =sys.modules[__name__] #sys.modules['__main__'] # module_obj : <module '__main__' from 'D:/Python代码文件存放目录/S6/day26/6反射3.py'> print(module_obj) print(hasattr(module_obj,'demo1')) getattr(module_obj,'demo1')() #在本模块中应用反射 反射举例3
#对象 #类 #模块 : 本模块和导入的模块 def register(): print('register') def login(): pass def show_shoppinglst(): pass # print('注册,登录') ret = input('欢迎,请输入您要做的操作: ') import sys print(sys.modules) # my_module = sys.modules[__name__] # if hasattr(my_module,ret): # getattr(my_module,ret)() if ret == '注册': register() elif ret == '登录': login() elif ret == 'shopping': show_shoppinglst() 反射举例4
def test(): print('test')
3. 클래스 내장 함수
1, __str__ 및 _ _repr__
class Foo: def __init__(self,name): self.name = name def __str__(self): return '%s obj info in str'%self.name def __repr__(self): return 'obj info in repr' f = Foo('egon') # print(f) print('%s'%f) print('%r'%f) print(repr(f)) # f.__repr__() print(str(f)) #当打印一个对象的时候,如果实现了str,打印中的返回值 #当str没有被实现的时候,就会调用repr方法 #但是当你用字符串格式化的时候 %s和%r会分别去调用__str__和__repr__ #不管是在字符串格式化的时候还是在打印对象的时候,repr方法都可以作为str方法的替补 #但反之不行 #用于友好的表示对象。如果str和repr方法你只能实现一个:先实现repr
2, __del__
class Foo: def __del__(self): print('执行我啦') f = Foo() print(123) print(123) print(123) #析构方法,当对象在内存中被释放时,自动触发执行。 #注:此方法一般无须定义,因为Python是一门高级语言,程序员在使用时无需关心内存的分配和释放,因为此工作都是交给Python解释器来执行,所以,析构函数的调用是由解释器在进行垃圾回收时自动触发执行的。
3, 아이템 시리즈
__getitem____setitem____delitem__
class Foo: def __init__(self): self.name = 'egon' self.age = 73 def __getitem__(self, item): return self.__dict__[item] def __setitem__(self, key, value): # print(key,value) self.__dict__[key] = value def __delitem__(self, key): del self.__dict__[key] f = Foo() print(f['name']) print(f['age']) f['name'] = 'alex' # del f['name'] print(f.name) f1 = Foo() print(f == f1)
4、__new__
# class A: # def __init__(self): #有一个方法在帮你创造self # print('in init function') # self.x = 1 # # def __new__(cls, *args, **kwargs): # print('in new function') # return object.__new__(A, *args, **kwargs) # a = A() # b = A() # c = A() # d = A() # print(a,b,c,d) #单例模式 class Singleton: def __new__(cls, *args, **kw): if not hasattr(cls, '_instance'): cls._instance = object.__new__(cls, *args, **kw) return cls._instance one = Singleton() two = Singleton() three = Singleton() go = Singleton() print(one,two) one.name = 'alex' print(two.name)
5、 __call_
class Foo: def __init__(self): pass def __call__(self, *args, **kwargs): print('__call__') obj = Foo() # 执行 __init__ obj() # 执行 __call__ Foo()() # 执行 __init__和执行 __call__ #构造方法的执行是由创建对象触发的,即:对象 = 类名() ;而对于 __call__ 方法的执行是由对象后加括号触发的,即:对象() 或者 类()()
class Foo: def __len__(self): return len(self.__dict__) def __hash__(self): print('my hash func') return hash(self.name) f = Foo() print(len(f)) f.name = 'egon' print(len(f)) print(hash(f))
class A: def __init__(self): self.a = 1 self.b = 2 def __eq__(self,obj): if self.a == obj.a and self.b == obj.b: return True a = A() b = A() print(a == b) #__eq__控制着==的结果
위 내용은 Python 객체지향 고급 장의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C 언어에는 내장 합계 기능이 없으므로 직접 작성해야합니다. 합계는 배열 및 축적 요소를 가로 질러 달성 할 수 있습니다. 루프 버전 : 루프 및 배열 길이를 사용하여 계산됩니다. 포인터 버전 : 포인터를 사용하여 배열 요소를 가리키며 효율적인 합계는 자체 증가 포인터를 통해 달성됩니다. 동적으로 배열 버전을 할당 : 배열을 동적으로 할당하고 메모리를 직접 관리하여 메모리 누출을 방지하기 위해 할당 된 메모리가 해제되도록합니다.

기술 및 산업 요구에 따라 Python 및 JavaScript 개발자에 대한 절대 급여는 없습니다. 1. 파이썬은 데이터 과학 및 기계 학습에서 더 많은 비용을 지불 할 수 있습니다. 2. JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 큰 수요가 있으며 급여도 상당합니다. 3. 영향 요인에는 경험, 지리적 위치, 회사 규모 및 특정 기술이 포함됩니다.

구별되고 구별되는 것은 구별과 관련이 있지만, 다르게 사용됩니다. 뚜렷한 (형용사)는 사물 자체의 독창성을 묘사하고 사물 사이의 차이를 강조하는 데 사용됩니다. 뚜렷한 (동사)는 구별 행동이나 능력을 나타내며 차별 과정을 설명하는 데 사용됩니다. 프로그래밍에서 구별은 종종 중복 제거 작업과 같은 컬렉션에서 요소의 독창성을 나타내는 데 사용됩니다. 홀수 및 짝수 숫자를 구별하는 것과 같은 알고리즘이나 함수의 설계에 별개가 반영됩니다. 최적화 할 때 별도의 작업은 적절한 알고리즘 및 데이터 구조를 선택해야하며, 고유 한 작업은 논리 효율성의 구별을 최적화하고 명확하고 읽을 수있는 코드 작성에주의를 기울여야합니다.

! x 이해! x는 C 언어로 된 논리적 비 운영자입니다. 그것은 x의 값, 즉 실제 변경, 거짓, 잘못된 변경 사항을 부수합니다. 그러나 C의 진실과 거짓은 부울 유형보다는 숫자 값으로 표시되며, 0이 아닌 것은 참으로 간주되며 0만이 거짓으로 간주됩니다. 따라서! x는 음수를 양수와 동일하게 처리하며 사실로 간주됩니다.

합에 대한 C에는 내장 합계 기능이 없지만 다음과 같이 구현할 수 있습니다. 루프를 사용하여 요소를 하나씩 축적합니다. 포인터를 사용하여 요소를 하나씩 액세스하고 축적합니다. 큰 데이터 볼륨의 경우 병렬 계산을 고려하십시오.

코드 취약점, 브라우저 호환성, 성능 최적화, 보안 업데이트 및 사용자 경험 개선과 같은 요소로 인해 H5 페이지를 지속적으로 유지해야합니다. 효과적인 유지 관리 방법에는 완전한 테스트 시스템 설정, 버전 제어 도구 사용, 페이지 성능을 정기적으로 모니터링하고 사용자 피드백 수집 및 유지 관리 계획을 수립하는 것이 포함됩니다.

크롤링하는 동안 58.com 작업 페이지의 동적 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까? Crawler 도구를 사용하여 58.com의 작업 페이지를 크롤링 할 때는이 문제가 발생할 수 있습니다.

코드 복사 및 붙여 넣기는 불가능하지는 않지만주의해서 처리해야합니다. 코드의 환경, 라이브러리, 버전 등과 같은 종속성은 현재 프로젝트와 일치하지 않으므로 오류 또는 예측할 수없는 결과를 초래할 수 있습니다. 파일 경로, 종속 라이브러리 및 Python 버전을 포함하여 컨텍스트가 일관되게 유지하십시오. 또한 특정 라이브러리의 코드를 복사 및 붙여 넣을 때 라이브러리 및 해당 종속성을 설치해야 할 수도 있습니다. 일반적인 오류에는 경로 오류, 버전 충돌 및 일관되지 않은 코드 스타일이 포함됩니다. 성능 최적화는 코드의 원래 목적 및 제약에 따라 재 설계 또는 리팩토링되어야합니다. 복사 코드를 이해하고 디버그하고 맹목적으로 복사하여 붙여 넣지 않는 것이 중요합니다.
