


Cara menggunakan fungsi __mul__() dalam Python untuk menentukan operasi pendaraban dua objek
Cara menggunakan fungsi __mul__()
dalam Python untuk mentakrifkan operasi pendaraban dua objek__mul__()
函数定义两个对象的相乘操作
引言
Python是一种面向对象的编程语言,提供了许多特殊方法(特殊的双下划线方法或魔术方法),用于定制对象的行为。其中,__mul__()
方法可以用于定义两个对象的相乘操作。在本篇文章中,我们将学习如何使用__mul__()
方法来定义自定义类的乘法操作。
__mul__()
方法介绍
__mul__()
方法是Python中的一个特殊方法,用于定义两个对象的相乘操作。当我们对两个对象进行相乘操作时,Python解释器会自动调用__mul__()
方法,并将第一个对象作为参数传递给该方法。__mul__()
方法需要返回两个对象相乘后的结果。
代码示例
下面是一个简单的代码示例,演示了如何使用__mul__()
方法来定义一个自定义类的相乘操作:
class Number: def __init__(self, value): self.value = value def __mul__(self, other): if isinstance(other, Number): return Number(self.value * other.value) elif isinstance(other, int) or isinstance(other, float): return Number(self.value * other) else: raise TypeError("Unsupported operand type for *: '{}' and '{}'".format( type(self).__name__, type(other).__name__)) def __repr__(self): return "Number({})".format(self.value) # 创建两个Number对象 num_1 = Number(2) num_2 = Number(3) # 两个Number对象相乘 result_1 = num_1 * num_2 print(result_1) # 输出结果: Number(6) # Number对象和整数相乘 result_2 = num_1 * 4 print(result_2) # 输出结果: Number(8)
在上述代码中,我们定义了一个名为Number
的自定义类,并在该类中实现了__mul__()
方法。该方法接收一个other
参数,这个参数代表第二个要相乘的对象。根据other
参数的类型,我们实现了不同的相乘逻辑:
- 如果
other
参数是一个Number
对象,我们将两个对象的value
相乘,并返回一个新的Number
对象。 - 如果
other
参数是一个整数或浮点数,我们将Number
对象的value
与这个数相乘,并返回一个新的Number
对象。 - 如果
other
参数是其他类型的对象,我们会抛出一个TypeError
,表示不支持该类型的相乘操作。
最后,我们在示例代码的末尾创建了两个Number
对象,并分别与另一个Number
对象和一个整数进行相乘操作。打印输出结果表明,我们成功地定义了Number
对象的相乘操作。
总结
通过使用__mul__()
方法,我们可以自定义类的相乘操作。通过判断第二个操作数的类型,我们可以实现不同的相乘逻辑。当我们对自定义类的对象进行相乘操作时,Python解释器会自动调用__mul__()
Pengenalan
Python ialah bahasa pengaturcaraan berorientasikan objek yang menyediakan banyak Kaedah khas (kaedah garis bawah berganda khas atau kaedah ajaib) digunakan untuk menyesuaikan tingkah laku objek. Antaranya, kaedah__mul__()
boleh digunakan untuk mentakrifkan operasi pendaraban dua objek. Dalam artikel ini, kita akan belajar cara menggunakan kaedah __mul__()
untuk mentakrifkan operasi pendaraban kelas tersuai. 🎜
__mul__()
Pengenalan kaedah
🎜__mul__()
kaedah ialah kaedah khas dalam Python, digunakan untuk mentakrifkan operasi pendaraban dua objek . Apabila kita mendarab dua objek, penterjemah Python secara automatik memanggil kaedah __mul__()
dan menghantar objek pertama sebagai parameter kepada kaedah tersebut. Kaedah __mul__()
perlu mengembalikan hasil darab dua objek. 🎜Contoh Kod
🎜Berikut ialah contoh kod ringkas yang menunjukkan cara menggunakan kaedah__mul__()
untuk mentakrifkan operasi pendaraban untuk kelas tersuai: 🎜rrreee🎜Dalam di atas Dalam kod, kami mentakrifkan kelas tersuai bernama Nombor
dan melaksanakan kaedah __mul__()
dalam kelas ini. Kaedah ini menerima parameter other
, yang mewakili objek kedua untuk didarab. Bergantung pada jenis parameter other
, kami melaksanakan logik pendaraban yang berbeza: 🎜- Jika parameter
other
ialahNombor
object , kami mendarabkanvalue
kedua-dua objek dan mengembalikan objekNumber
baharu. - Jika parameter
lain
ialah nombor integer atau titik terapung, kami mendarabkannilai
objekNumber
dengan ini nombor, Dan mengembalikan objekNumber
baharu. - Jika parameter
other
ialah objek jenis lain, kami akan membuangTypeError
, yang menunjukkan bahawa operasi pendaraban jenis ini tidak disokong.
Number
pada penghujung kod sampel dan masing-masing membandingkannya dengan objek Number
dan integer operasi. Cetakan menunjukkan bahawa kami telah berjaya menentukan operasi pendaraban untuk objek Ringkasan
🎜Dengan menggunakan kaedah__mul__()
, kami boleh menyesuaikan operasi pendaraban kelas. Dengan menentukan jenis operan kedua, kita boleh melaksanakan logik pendaraban yang berbeza. Apabila kita mendarab objek kelas tersuai, penterjemah Python secara automatik akan memanggil kaedah __mul__()
dan menghantar objek pertama sebagai parameter kepada kaedah tersebut. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan fungsi __mul__() dalam Python untuk menentukan operasi pendaraban dua objek. 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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat
