


Mengapa Saya Tidak Boleh Mengubah Suai Atribut Contoh Objek Vanila dalam Python?
Tidak Dapat Mengubah Suai Atribut Instance "objek"
Apabila cuba memberikan atribut kepada contoh objek vanila seperti o.attr = 'hello', AttributeError dinaikkan , menunjukkan bahawa objek tidak mempunyai atribut yang ditentukan. Walau bagaimanapun, ini bukan isu untuk kelas yang mewarisi daripada objek, seperti Sub, yang boleh menetapkan atribut seperti s.attr = 'hello'. Mengapa ini berlaku memerlukan pemahaman tentang infrastruktur dalaman Python.
Mekanisme Tugasan Atribut Python
Untuk menyokong penetapan atribut dinamik, objek mesti mempunyai __dict__, yang berfungsi sebagai kamus dengan atribut arbitrari boleh disimpan. Tanpa __dict__, tiada storan tersedia untuk atribut baharu.
Sesuatu contoh objek tidak mempunyai __dict__. Memasukkan satu dalam definisi objek akan mengakibatkan isu pergantungan bulat, kerana dict juga mewarisi daripada objek. Selain itu, memberikan __dict__ kepada setiap objek akan memperkenalkan overhed memori yang tidak diperlukan untuk objek yang tidak memerlukan penetapan atribut dinamik.
Penugasan Kelas dan Atribut Dinamik
Apabila kelas dicipta yang mewarisi daripada objek , keadaan berubah. Penciptaan contoh kelas mencetuskan peruntukan __dict__. Ini membenarkan subkelas objek untuk memiliki keupayaan tugasan atribut dinamik, tetapi dengan kos memori yang dikaitkan dengan fleksibiliti tambahan.
Mengoptimumkan Tugasan Atribut: slot
Python menyediakan pengoptimuman teknik, __slots__, untuk mengehadkan atribut yang boleh diberikan kepada objek. Dengan menentukan jujukan nama rentetan dalam atribut __slots__, kelas mengarahkan Python untuk tidak mencipta __dict__ dan sebaliknya memperuntukkan slot atribut yang ditentukan sahaja. Pendekatan ini mengurangkan overhed memori dan boleh berguna dalam situasi di mana objek mempunyai set atribut tetap.
Ringkasnya, ketidakupayaan untuk menetapkan atribut kepada kejadian objek berpunca daripada ketiadaan __dict__, yang akan memperkenalkan overhed memori untuk objek tanpa keupayaan penetapan atribut dinamik. Contoh kelas, walau bagaimanapun, mempunyai __dict__ dan boleh menetapkan atribut secara dinamik. Atribut __slots__ menyediakan pilihan pengoptimuman memori dengan mengehadkan penetapan atribut kepada set tetap.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Saya Tidak Boleh Mengubah Suai Atribut Contoh Objek Vanila dalam 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.

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 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
