


Kelas Gaya Lama lwn. Gaya Baharu dalam Python: Apakah Perbezaannya?
Kelas Gaya Baharu lwn. Gaya Lama dalam Python
Kelas gaya lama berleluasa dalam Python sehingga versi 2.1, manakala kelas baharu kelas gaya diperkenalkan dengan Python 2.2. Perbezaan utama antara kedua-duanya berkisar pada konsep jenis berbanding kelas.
Kelas Gaya Lama:
Kelas gaya lama tidak dikaitkan secara langsung dengan konsep jenis. Contoh kelas gaya lama semuanya dilaksanakan menggunakan satu jenis terbina dalam yang dikenali sebagai "contoh." Ini bermakna x.__class__ dan type(x) mungkin tidak selalu mengembalikan nilai yang sama untuk contoh kelas gaya lama.
Kelas Gaya Baharu:
Baharu kelas gaya, sebaliknya, menyatukan konsep kelas dan jenis. Kelas gaya baharu mentakrifkan jenis yang ditentukan pengguna, dan contoh kelas gaya baharu dianggap sebagai objek jenis itu. Lazimnya, type(x) dan x.__class__ mengembalikan nilai yang sama untuk contoh kelas gaya baharu, melainkan jika diganti.
Perbezaan Utama dan Faedah Kelas Gaya Baharu:
- Model objek bersatu dengan model meta penuh.
- Keupayaan untuk mensubkelaskan kebanyakan jenis terbina dalam.
- Pengenalan "deskriptor" untuk sifat yang dikira.
- Tingkah laku yang lebih konsisten dan intuitif dalam senario pewarisan.
Bila Perlu Digunakan Gaya Lama lwn. Gaya Baharu Kelas:
Atas sebab keserasian ke belakang, kelas dalam Python 2.x adalah gaya lama secara lalai. Untuk mencipta kelas gaya baharu, nyatakan kelas gaya baharu secara eksplisit sebagai kelas induk.
Dalam Python 3, semua kelas adalah gaya baharu. Oleh itu, tidak perlu membezakan antara kedua-dua gaya.
Atas ialah kandungan terperinci Kelas Gaya Lama lwn. Gaya Baharu 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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

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 digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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 sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.
