Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python __init__ 在 Python 中的用法

__init__ 在 Python 中的用法

Jun 02, 2020 pm 02:08 PM
python

__init__ 在 Python 中的用法

__init__ 在 Python 中的用法

在Python中的对象构造方法为__init__方法,该方法的作用是将对象进行初始化属性及方法,使用时只需将其定义在类中,该方法的第一个参数必须为当前对象,其它参数可自定义。

代码实例

class Student():
    def __init__(self, score1, score2, score3):
        self.scores = [score1, score2, score3]
Salin selepas log masuk

使用时

stu_1 = Student(80, 90, 85)
Salin selepas log masuk

面向对象技术简介

  • 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。

  • 类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的。类变量定义在类中且在函数体之外。类变量通常不作为实例变量使用。

  • 数据成员:类变量或者实例变量, 用于处理类及其实例对象的相关的数据。

  • 方法重写:如果从父类继承的方法不能满足子类的需求,可以对其进行改写,这个过程叫方法的覆盖(override),也称为方法的重写。

  • 局部变量:定义在方法中的变量,只作用于当前实例的类。

  • 实例变量:在类的声明中,属性是用变量来表示的。这种变量就称为实例变量,是在类声明的内部但是在类的其他成员方法之外声明的。

  • 继承:即一个派生类(derived class)继承基类(base class)的字段和方法。继承也允许把一个派生类的对象作为一个基类对象对待。例如,有这样一个设计:一个Dog类型的对象派生自Animal类,这是模拟"是一个(is-a)"关系(例图,Dog是一个Animal)。

  • 实例化:创建一个类的实例,类的具体对象。

  • 方法:类中定义的函数。

  • 对象:通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。

推荐教程:《Python教程

Atas ialah kandungan terperinci __init__ 在 Python 中的用法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Adakah Mysql perlu membayar Adakah Mysql perlu membayar Apr 08, 2025 pm 05:36 PM

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 yang ringan dan berskala mendatar di Python Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Apr 08, 2025 pm 06:12 PM

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.

Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Apr 08, 2025 pm 09:39 PM

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).

Adakah mysql memerlukan internet Adakah mysql memerlukan internet Apr 08, 2025 pm 02:18 PM

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.

Bolehkah Mysql Workbench menyambung ke Mariadb Bolehkah Mysql Workbench menyambung ke Mariadb Apr 08, 2025 pm 02:33 PM

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

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

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.

Cara menyelesaikan MySQL tidak dapat menyambung ke tuan rumah tempatan Cara menyelesaikan MySQL tidak dapat menyambung ke tuan rumah tempatan Apr 08, 2025 pm 02:24 PM

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.

Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Cara Menggunakan AWS Glue Crawler dengan Amazon Athena Apr 09, 2025 pm 03:09 PM

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.

See all articles