


Mengapa `is` Gagal Membandingkan Kaedah dalam Python, Tetapi Berfungsi untuk Fungsi?
Kesamaan Kaedah dalam Python: Membongkar Enigma Ketaksamaan Rujukan
Dalam Python, kaedah dan fungsi mempamerkan perbezaan yang aneh: manakala fungsi mempamerkan kesamaan rujukan , kaedah tidak. Ini boleh membawa kepada pepijat yang tidak dijangka, terutamanya apabila bergantung pada operator is untuk membandingkan kaedah.
Mengapa Kesamaan Rujukan Mengelak Kaedah
Tidak seperti fungsi, yang merupakan entiti statik, kaedah objek dicipta secara dinamik setiap kali ia diakses. Ini kerana kaedah bertindak sebagai deskriptor, mengembalikan objek kaedah baharu apabila kaedah .__get__ mereka digunakan. Sebagai contoh, dalam contoh yang disediakan:
class What: def meth(self): pass
Tugasan What.meth mengembalikan objek fungsi, yang berbeza daripada objek kaedah terikat yang dibuat kemudian apabila inst.meth dipanggil. Ini menerangkan sebab What.meth is What.meth menilai kepada False.
Adakah Kesamaan dalam Python 3.8
Dalam Python versi 3.8 dan lebih baru, pendekatan alternatif tersedia: menggunakan == untuk ujian kesaksamaan. Dua kaedah dianggap sama jika atribut .__self__ dan .__func__ mereka ialah objek yang sama, menunjukkan bahawa ia membalut fungsi yang sama dan terikat pada contoh yang sama.
Untuk Fungsi __dan Kaedah Tidak Terikat
Tidak kira versi Python, fungsi dan kaedah tidak terikat (dalam Python 2) boleh dibandingkan menggunakan operator is, kerana kedua-duanya mewakili rujukan fungsi asas yang sama.
Ujian untuk Fungsi Pendasar
Jika keperluan adalah untuk menyemak sama ada dua kaedah mewakili fungsi asas yang sama, atribut .__func__ boleh dibandingkan:
if What().meth.__func__ == What().meth.__func__: print("Methods represent the same function")
Pendekatan ini menyediakan semakan kesaksamaan yang konsisten dan boleh dipercayai untuk kaedah dan fungsi, tanpa mengira status mengikatnya atau versi Python.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa `is` Gagal Membandingkan Kaedah dalam Python, Tetapi Berfungsi untuk Fungsi?. 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.
