


Mengapa Beberapa Objek Python Kadang-kadang Berkongsi ID yang Sama?
ID yang sama untuk Pelbagai Objek: Gelagat Unik Python
Dalam Python, mencipta berbilang objek tanpa memberikannya nama boleh menyebabkan mereka berkongsi ID yang sama. Paradoks yang jelas ini berpunca daripada fakta bahawa ID objek hanya unik dalam jangka hayatnya.
Apabila anda mencipta pembolehubah yang merujuk kepada objek, seperti someClass(), hayat objek bermula apabila pembolehubah ditetapkan dan tamat apabila ia di luar skop. Dalam contoh yang anda berikan:
print(someClass()) print(someClass())
Dua panggilan someClass() menghasilkan dua objek, tetapi kedua-duanya dicipta dan dimusnahkan dalam panggilan yang sama untuk mencetak. Oleh itu, mereka berkongsi hayat yang sama dan boleh mempunyai ID yang sama.
Tingkah laku ini diserlahkan lagi dalam penggunaan pengiraan rujukan Python 3.3.3 untuk pengumpulan sampah. Apabila kiraan rujukan objek mencapai sifar (iaitu, tiada pembolehubah merujuk kepadanya), ia menjadi layak untuk dipadamkan. Dalam contoh kami, panggilan kedua kepada someClass() menyebabkan kiraan rujukan objek pertama mencapai sifar, menjadikannya layak untuk deallokasi segera.
Memandangkan objek seterusnya yang akan diperuntukkan diletakkan di lokasi memori yang sama sebagai objek pertama, ia berakhir dengan ID yang sama. Ini menerangkan sebab memanggil kelas yang sama beberapa kali berturut-turut boleh menghasilkan objek dengan ID yang sama.
Jika anda memerlukan ID unik untuk objek, anda boleh mengatasi gelagat ini dengan memberikannya secara eksplisit kepada pembolehubah dan memegangnya :
a = someClass() b = someClass() print(id(a)) print(id(b))
Di sini, a dan b merujuk kepada objek berasingan dengan ID yang berbeza, walaupun ia tergolong dalam kelas yang sama. Sebagai alternatif, anda boleh melaksanakan mekanisme ID khusus kelas anda sendiri untuk memastikan keunikan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Beberapa Objek Python Kadang-kadang Berkongsi ID yang Sama?. 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.

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.

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.

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.

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.
