


Wie können Sie ungebundene Methoden in Python dynamisch binden?
Ungebundene Methoden dynamisch binden
In Python stoßen wir oft auf Situationen, in denen wir eine ungebundene Methode an eine Instanz binden müssen, ohne sie aufzurufen. Dies kann in verschiedenen Szenarien eine wertvolle Technik sein, beispielsweise beim Erstellen dynamischer GUIs oder beim strukturierten Behandeln von Ereignissen.
Das Problem explodierender Programme
Bedenken Sie den folgenden Code Snippet:
<code class="python">class MyWidget(wx.Window): buttons = [ ("OK", OnOK), ("Cancel", OnCancel) ] def setup(self): for text, handler in MyWidget.buttons: b = wx.Button(parent, label=text).bind(wx.EVT_BUTTON, handler)</code>
Das Problem hierbei ist, dass der Handler ungebundene Methoden darstellt, was dazu führt, dass das Programm mit einem Fehler abstürzt. Um dieses Problem zu lösen, benötigen wir eine Möglichkeit, diese ungebundenen Methoden an die spezifische Instanz von MyWidget zu binden.
Die Macht der Deskriptoren
Pythons Methoden sind auch Deskriptoren, die Folgendes bereitstellen eine Möglichkeit, sie dynamisch zu binden. Durch Aufrufen der speziellen Methode __get__ für die ungebundene Methode können wir eine gebundene Methode erhalten:
<code class="python">bound_handler = handler.__get__(self, MyWidget)</code>
Indem wir die gebundene Methode einem Attribut auf Klassenebene zuweisen, können wir sie effektiv an die Instanz binden:
<code class="python">setattr(self, handler.__name__, bound_handler)</code>
Eine wiederverwendbare Bindungsfunktion
Mit dieser Technik können wir eine wiederverwendbare Funktion erstellen, um ungebundene Methoden zu binden:
<code class="python">def bind(instance, func, as_name=None): """ Bind the function *func* to *instance*, with either provided name *as_name* or the existing name of *func*. The provided *func* should accept the instance as the first argument, i.e. "self". """ if as_name is None: as_name = func.__name__ bound_method = func.__get__(instance, instance.__class__) setattr(instance, as_name, bound_method) return bound_method</code>
Mit dieser Funktion können wir nun ungebundene Methoden wie folgt binden:
<code class="python">bind(something, double) something.double() # returns 42</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Sie ungebundene Methoden in Python dynamisch binden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
