


Bagaimanakah Fungsi, Kaedah Tidak Terikat dan Kaedah Terikat Berbeza dalam Sistem Penyelesaian Kaedah Python?
Menyingkap Sifat Fungsi, Kaedah Tidak Terikat dan Kaedah Terikat
Konsep kelas dan kaedah adalah asas kepada paradigma pengaturcaraan berorientasikan objek . Memahami nuansa dan hubungan antara fungsi, kaedah tidak terikat dan kaedah terikat adalah penting untuk menguasai selok-belok sistem penyelesaian kaedah Python.
Mentakrifkan Entiti
- Fungsi: Dicipta menggunakan pernyataan def, fungsi ialah unit kod kendiri tanpa kaitan langsung dengan mana-mana kelas.
- Kaedah Tidak Terikat: Apabila fungsi menjadi sebahagian daripada kelas definisi, ia berubah menjadi kaedah tidak terikat. Peralihan ini berlaku secara automatik dalam Python 2 tetapi sudah lapuk dalam Python 3.
- Kaedah Terikat: Dicipta dengan mengakses kaedah pada contoh kelas, kaedah terikat secara tersirat menerima contoh sebagai parameter pertamanya ( diri sendiri).
Transformasi dan Kebolehcapaian
- Fungsi ke Kaedah Tidak Terikat: Menggunakan jenis.MethodType atau mengakses fungsi dalam badan kelas secara berkesan menukarnya kepada kaedah tidak terikat.
- Kaedah Tidak terikat kepada Kaedah Terikat: Mengakses kaedah tidak terikat pada contoh kelas menghasilkan penciptaan kaedah terikat.
- Fungsi kepada Kaedah Terikat: Analogi dengan langkah sebelumnya, mengakses fungsi pada contoh kelas secara langsung menjana kaedah terikat.
Perbezaan Utama
- Kesedaran Kelas: Kaedah tidak terikat membawa pengetahuan tentang kelas yang dimilikinya, manakala fungsi dan kaedah terikat tidak mempunyai kesedaran ini.
- Akses Segera: Tidak seperti kaedah tidak terikat, yang memerlukan contoh untuk dilaksanakan, fungsi dan kaedah terikat boleh dipanggil terus.
Kesamaan dan Penggunaan
Dalam kedua-dua Python 2 dan Python 3, ungkapan berikut adalah setara dari segi fungsi:
<code class="python">f1(C()) C.f1(C()) C().f1()</code>
Mengikat fungsi pada tika menghasilkan versi yang diubah suai di mana parameter pertama secara semula jadi ditetapkan kepada tika yang diberikan. Pada asasnya, kaedah terikat ini berkelakuan sama dengan bentuk alternatif berikut:
<code class="python">lambda *args, **kwargs: f1(C(), *args, **kwargs) functools.partial(f1, C())</code>
Dari Tidak Terikat ke Terikat
Instance Python 2 bagi kelas tidak mempunyai atribut langsung yang sepadan kepada kaedah tidak terikat, yang sebaliknya boleh diperoleh semula melalui atribut __dict__ kelas itu sendiri. Walau bagaimanapun, mengakses kaedah tidak terikat pada kejadian menyebabkan penukaran automatiknya kepada kaedah terikat.
Kesimpulan
Memahami perbezaan antara fungsi, kaedah tidak terikat dan kaedah terikat memberi anda kuasa untuk menggunakan mekanisme penyelesaian kaedah Python dengan berkesan. Memahami mekanisme pengikatan dan transformasi memperkasakan anda untuk menavigasi kerumitan pengekodan berorientasikan objek dengan mudah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Fungsi, Kaedah Tidak Terikat dan Kaedah Terikat Berbeza dalam Sistem Penyelesaian Kaedah Python?. 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.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

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.

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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

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 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
