


Kaedah Terikat, Kaedah Tidak Terikat dan Fungsi dalam Python: Apakah Perbezaannya?
Kaedah Terikat, Kaedah Tidak Terikat dan Fungsi: Trio Tersendiri dalam Python
Dalam bidang manipulasi objek Python, memahami perbezaan antara fungsi, kaedah terikat, dan kaedah tidak terikat adalah penting. Mari kita mulakan perjalanan untuk merungkai nuansa mereka.
Apakah itu Fungsi?
Fungsi pada asasnya ialah blok kod serba lengkap yang melaksanakan tugas tertentu. Ia dibuat menggunakan pernyataan def atau lambda. Apabila fungsi ditakrifkan dalam kelas, Python mengubahnya menjadi kaedah tidak terikat.
Apakah Kaedah Tidak Terikat?
Kaedah tidak terikat ialah fungsi yang dilampirkan pada kelas tetapi belum terikat kepada contoh khusus kelas itu. Dalam Python 2, kaedah tidak terikat dicipta apabila fungsi dimasukkan ke dalam pernyataan kelas. Dalam Python 3, konsep kaedah tidak terikat telah dihapuskan.
Apakah Kaedah Terikat?
Kaedah terikat ialah fungsi yang telah terikat pada contoh sebuah kelas. Apabila kaedah terikat diakses pada tika kelas, ia secara automatik membekalkan tika kepada kaedah sebagai parameter pertama.
Saling Penukaran
- Fungsi to Unbound Method: Gunakan jenis.MethodType class constructor: types.MethodType(function, None, class)
- Unbound Method to Bound Method: Akses kaedah unbound pada kelas contoh atau gunakan kaedah get: unbound_method.__get__(instance, class)
- Kaedah Terikat kepada Fungsi: Dapatkan semula fungsi asal menggunakan atribut im_func: bound_method.im_func
Implikasi Praktikal
Perbezaan utama antara fungsi dan kaedah tidak terikat ialah yang kedua mengetahui kelas mana ia tergolong, manakala fungsi tidak. Ini menjadi jelas apabila cuba memanggil kaedah ini tanpa contoh yang sesuai.
Selain itu, mengikat fungsi pada contoh membetulkan hujah pertama (diri) kepada contoh, dengan berkesan menggantikan kaedah terikat dengan fungsi lambda yang setara atau fungsi separa.
Kesimpulan
Memahami perbezaan antara fungsi, kaedah tidak terikat dan kaedah terikat adalah penting untuk manipulasi objek yang berkesan dalam Python. Setiap borang ini mempunyai tujuan yang unik, dan penukaran antaranya membolehkan pengikatan kaedah yang dinamik kepada kejadian.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah Terikat, Kaedah Tidak Terikat dan Fungsi dalam Python: Apakah Perbezaannya?. 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.

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.
