


Mengapa Saya Mendapat Ralat 'TypeError: Hilang 1 Argumen Kedudukan Diperlukan: 'diri'' dalam Python?
Memahami "TypeError: Missing 1 Required Positional Argument: 'self'" Ralat
Apabila bekerja dengan kelas dan objek dalam Python, anda mungkin menghadapi mesej ralat yang berbunyi seperti ini:
TypeError: Missing 1 required positional argument: 'self'
Ralat ini berlaku apabila anda memanggil kaedah kelas tanpa memberikan parameter diri. Semua kaedah kelas memerlukan parameter kendiri sebagai hujah pertamanya.
Cara Python Memulakan Kelas
Untuk memahami ralat ini, adalah penting untuk mengetahui bahawa apabila anda mencipta tika kelas, kaedah pembina (__init__) digunakan secara automatik. Kaedah ini menjaga permulaan atribut objek.
Kaedah Kelas Memanggil
Setelah objek dicipta, anda boleh memanggil kaedahnya. Kaedah ini mempunyai akses kepada atribut dan fungsi objek. Walau bagaimanapun, ingat bahawa semua kaedah kelas memerlukan parameter kendiri, yang merujuk kepada contoh kelas yang kaedah dipanggil.
Menyelesaikan Masalah Ralat
Dalam contoh kod anda:
class Pump: def __init__(self): print("init") def getPumps(self): pass p = Pump.getPumps() # Error here print(p)
Ralat berlaku kerana anda memanggil getPumps() tanpa memberikan hujah diri. Untuk membetulkannya, anda perlu membuat contoh kelas Pump dahulu dan kemudian memanggil kaedah getPumps() pada contoh itu:
p = Pump() p.getPumps()
Sekarang, pembina __init__ akan digunakan apabila anda mencipta contoh itu, dan kaedah getPumps() akan mempunyai akses kepada parameter kendiri, membolehkannya beroperasi pada contoh khusus kelas.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Saya Mendapat Ralat 'TypeError: Hilang 1 Argumen Kedudukan Diperlukan: 'diri'' 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 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.
