Python에서 서로 다른 클래스 간에 메서드를 호출하는 방법
Python에서 클래스 간 특성 및 메서드 호출
class A(object): #定义一个类 name='python' #类属性 def __init__(self): #实例属性 self.age=18 def a_print(self): #实例方法 print('aaa') @classmethod #类方法 def b_print(cls): #cls指代当前的类 print(cls.__name__) #获取当前类名 @staticmethod #静态方法 def c_print(): print('static') print(A.name) #调用类属性 A.b_print() #调用类方法 # print(A.age) 不可以调用实例属性 print(A().age) #匿名实例对象可以调用实例属性 a_obj=A() # 类对象 可以调用这个类中所有方法和属性 print(a_obj.age) print(a_obj.name) a_obj=A() #在外部生成一个对象 a_obj.num=1000 #对 对象增加一个额外属性,并赋值 def func(a_obj): #再把这个对象传递到另一个方法中 print(a_obj.num) #这个方法中我就可以拿到这个对象,并用这个对象获取到这个对象额外添加 的数据 func(a_obj) #可以在方法中传递数据 #一个类想要调用另一个类的方法和属性,有两种形式 # 1.继承 # 2.把另外一个对象传递到这个类中,在这个类中调用实例对象 # 把一个类当做是另一个类的属性,通过属性调用的方式调用另一个类的方法 class B(object): def __init__(self): self.a_obj=A() #把A对象直接作为B的属性 def func(self,a_obj): print(a_obj.num) a_obj.a_print() b_obj=B() b_obj.a_obj.a_print() b_obj.a_obj.b_print() b_obj=B() b_obj.func(a_obj)
예:
from son import * class ALL(): def __init__(self): self.mSon = SON(self) def getAll(self): print "=================getall---------------" return self.mSon.getSon() def getAlltest(self): print "=================getAlltest---------------" Instance = ALL() Instance.getAll()
class SON(): def __init__(self, instance): self.mBattle = instance def getSon(self): return self.mBattle.getAlltest()
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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
