Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Berikut ialah beberapa tajuk berasaskan soalan yang sesuai dengan artikel anda: * Atribut Kelas vs. Contoh: Di Mana Anda Harus Mentakrifkan Pembolehubah dalam Python? * Pengaturcaraan Berorientasikan Objek Python: Bila Menggunakan Attri Kelas

Berikut ialah beberapa tajuk berasaskan soalan yang sesuai dengan artikel anda: * Atribut Kelas vs. Contoh: Di Mana Anda Harus Mentakrifkan Pembolehubah dalam Python? * Pengaturcaraan Berorientasikan Objek Python: Bila Menggunakan Attri Kelas

Oct 27, 2024 pm 06:31 PM

Here are a few question-based titles that fit your article:

* Class vs. Instance Attributes: Where Should You Define Variables in Python?
* Python Object-Oriented Programming: When to Use Class Attributes and Instance Attributes?
* Understanding the Diff

Atribut Kelas dan Contoh: Pembolehubah Di Dalam dan Di Luar __init__()

Dalam pengaturcaraan berorientasikan objek, atribut kelas dan atribut contoh memainkan peranan penting peranan. Tetapi apakah perbezaan antara meletakkan pembolehubah di dalam vs. di luar kaedah __init__()? Mari kita mendalami perbezaan ini.

Pertimbangkan coretan kod yang diberikan:

<code class="python">class WithClass ():
    def __init__(self):
        self.value = "Bob"
    def my_func(self):
        print(self.value)

class WithoutClass ():
    value = "Bob"

    def my_func(self):
        print(self.value)</code>
Salin selepas log masuk

Pembolehubah Di Luar __init__()

Pembolehubah yang ditakrifkan di luar __init__() tergolong dalam kelas. Ia adalah biasa kepada semua kejadian yang dibuat daripada kelas itu. Sebagai contoh, dalam kelas WithoutClass:

<code class="python">WithoutClass.value = "Bob"</code>
Salin selepas log masuk

Mengakses pembolehubah ini melalui mana-mana contoh kelas WithoutClass akan mengembalikan nilai yang sama "Bob."

Variables Inside __init__()

Sebaliknya, pembolehubah yang ditakrifkan di dalam __init__(), diawali dengan diri., dimiliki oleh setiap objek individu. Apabila menetapkan pembolehubah dalam __init__(), ia menjadi atribut contoh khusus untuk objek itu.

<code class="python">WithClass().value = "Alice"  # Unique to this instance</code>
Salin selepas log masuk

Mengakses pembolehubah yang sama ini daripada tika lain kelas WithClass akan menghasilkan nilai yang berbeza:

<code class="python">WithClass().value = "Bob"  # Unique to this instance</code>
Salin selepas log masuk

Implikasi

Pilihan tempat untuk mengisytiharkan pembolehubah mempunyai implikasi untuk kelakuannya.

  • Pembolehubah Seluruh Kelas: Meletakkan pembolehubah di luar __init__() menjadikannya atribut kelas, dikongsi antara semua kejadian. Ini boleh berguna untuk tetapan atau sifat global yang digunakan secara konsisten merentas semua objek.
  • Pembolehubah Khusus Instance: Mentakrifkan pembolehubah di dalam __init__() dengan diri. awalan mencipta atribut khusus contoh. Setiap objek mempunyai salinan pembolehubah itu sendiri, membenarkan penyesuaian untuk objek individu.

Atas ialah kandungan terperinci Berikut ialah beberapa tajuk berasaskan soalan yang sesuai dengan artikel anda: * Atribut Kelas vs. Contoh: Di Mana Anda Harus Mentakrifkan Pembolehubah dalam Python? * Pengaturcaraan Berorientasikan Objek Python: Bila Menggunakan Attri Kelas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1671
14
Tutorial PHP
1276
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

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.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

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 vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

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.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

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 vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

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.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Python untuk pengkomputeran saintifik: rupa terperinci Apr 19, 2025 am 12:15 AM

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.

See all articles