


Mengapakah `super()` Python 3.x Mempunyai Gelagat \'Magic\' Ini dan Bilakah Ia Boleh Membawa kepada Ralat?
Mengapa Python 3.x's super() Boleh Melakukan Sihir
Dalam Python 3.x, fungsi super() boleh digunakan tanpa hujah. Ini membolehkan penyeruan superclass yang dipermudahkan dan dipertingkatkan, seperti yang ditunjukkan di bawah:
<code class="python">class A(object): def x(self): print("Hey now") class B(A): def x(self): super().x() B().x() # Outputs: "Hey now"</code>
Fungsi ini dicapai melalui sihir masa kompilasi, yang memastikan super() mempunyai akses kepada superclass yang betul semasa masa jalan. Walau bagaimanapun, tingkah laku ini juga boleh membawa kepada ralat yang tidak dijangka apabila super() dilantunkan kepada nama lain, seperti yang digambarkan di bawah:
<code class="python">super_ = super class A(object): def x(self): print("No flipping") class B(A): def x(self): super_().x() B().x() # Raises: RuntimeError: super(): __class__ cell not found</code>
Menyingkap Kerja Dalaman super()
Keajaiban di sebalik super() terletak pada sel kelas masa kompilasi yang dicipta apabila super atau kelas dirujuk dalam kaedah. Sel ini menyediakan super() dengan akses kepada objek kelas asal, walaupun nama kelas telah dipantulkan semula.
Mekanisme sel kelas ini diperkenalkan untuk mengelakkan ralat yang disebabkan oleh menamakan kelas secara eksplisit apabila menggunakan super() atau menggunakan penghias kelas yang mengembalikan objek kelas baharu. Ia juga mengelakkan salah guna super(), seperti seruan menggunakan super(type(self), self) atau super(self.__class__, self), yang boleh membawa kepada rekursi tak terhingga.
Praktikal Aplikasi dan Gotchas
Walaupun sel kelas menambah kemudahan, ia juga boleh membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka dalam senario tertentu. Contohnya, jika super() dilantunkan kepada nama lain (cth., super_ seperti yang ditunjukkan sebelum ini) dan kaedah itu tidak merujuk kelas secara eksplisit, panggilan super() akan gagal.
Satu lagi contoh di mana mengetahui tentang mekanisme asas boleh memberi manfaat ialah apabila menggunakan penghias kelas. Jika penghias mengembalikan objek kelas baharu, sel kelas akan terus merujuk kepada kelas asal, memastikan seruan superclass yang betul.
Perlu diperhatikan bahawa mengikat semula fungsi, kaedah atau kelas dalam Python juga boleh membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka. Walau bagaimanapun, super() ialah contoh yang ketara kerana peranan utamanya dalam pengaturcaraan berorientasikan objek.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah `super()` Python 3.x Mempunyai Gelagat \'Magic\' Ini dan Bilakah Ia Boleh Membawa kepada Ralat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
