python类方法和静态方法的区别
Python完全支持定义类方法,甚至支持定义静态方法。Python的类方法和静态方法很相似,它们都推荐使用类来调用(其实也可使用对象来调用)。
类方法和静态方法的区别
Python会自动绑定类方法的第一个参数,类方法的第一个参数(通常建议参数名为 cls)会自动绑定到类本身;但对于静态方法则不会自动绑定。
使用 @classmethod 修饰的方法就是类方法;使用 @staticmethod 修饰的方法就是静态方法。
相关推荐:《Python视频教程》
下面代码示范了定义类方法和静态方法:
class Bird: # classmethod修饰的方法是类方法 @classmethod def fly (cls): print('类方法fly: ', cls) # staticmethod修饰的方法是静态方法 @staticmethod def info (p): print('静态方法info: ', p) # 调用类方法,Bird类会自动绑定到第一个参数 Bird.fly() #① # 调用静态方法,不会自动绑定,因此程序必须手动绑定第一个参数 Bird.info('crazyit') # 创建Bird对象 b = Bird() # 使用对象调用fly()类方法,其实依然还是使用类调用, # 因此第一个参数依然被自动绑定到Bird类 b.fly() #② # 使用对象调用info()静态方法,其实依然还是使用类调用, # 因此程序必须为第一个参数执行绑定 b.info('fkit')
从上面粗体字代码可以看出,使用 @classmethod 修饰的方法是类方法,该类方法定义了一个 cls 参数,该参数会被自动绑定到 Bird 类本身,不管程序是使用类还是对象调用该方法,Python 始终都会将类方法的第一个参数绑定到类本身,如 ① 号、② 号代码的执行效果。
上面程序还使用 @staticmethod 定义了一个静态方法,程序同样既可使用类调用静态方法,也可使用对象调用静态方法,不管用哪种方式调用,Python 都不会为静态方法执行自动绑定。
在使用 Python 编程时,一般不需要使用类方法或静态方法,程序完全可以使用函数来代替类方法或静态方法。但是在特殊的场景(比如使用工厂模式)下,类方法或静态方法也是不错的选择。
Atas ialah kandungan terperinci python类方法和静态方法的区别. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Sambungan MySQL mungkin disebabkan oleh sebab -sebab berikut: Perkhidmatan MySQL tidak dimulakan, firewall memintas sambungan, nombor port tidak betul, nama pengguna atau kata laluan tidak betul, alamat pendengaran di my.cnf dikonfigurasi dengan tidak wajar, dan lain -lain. Langkah -langkah penyelesaian masalah termasuk: 1. 2. Laraskan tetapan firewall untuk membolehkan MySQL mendengar port 3306; 3. Sahkan bahawa nombor port adalah konsisten dengan nombor port sebenar; 4. Periksa sama ada nama pengguna dan kata laluan betul; 5. Pastikan tetapan alamat mengikat di my.cnf betul.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.
