Python Magic Methods(Dunder Method)とは何ですか?
Python Magic Method(Dunder Method)とは?
ダンダーメソッド(「二重アンダースコア」メソッドの略)とも呼ばれるPython Magic Methodは、ダブルアンダースコア( __
)で起動および終了する特別な方法です。組み込みの演算子と機能に応じて、オブジェクトとクラスの動作をカスタマイズする方法を提供します。これらのメソッドは、プログラマーによって直接呼び出されません。代わりに、クラスのオブジェクトで特定の操作が実行されると、Pythonインタープリターによって暗黙的に呼び出されます。たとえば、
演算子を使用して2つのオブジェクトを一緒に追加すると、Pythonはこれらのオブジェクトのクラスが __の追加__
魔法メソッドを定義しているかどうかを内部的にチェックします。もしそうなら、その方法は追加を実行するために呼び出されます。それ以外の場合、A typeRror
が上昇します。これらの方法では、カスタムクラスがPythonのコア機能とどのように相互作用するかを定義し、コードをより直感的でPythonicにすることができます。組み込みのオペレーターと機能の機能を基本的に拡張して、独自のカスタムデータ構造でシームレスに作業します。 「Dunder」という名前は、名前を取り巻く二重のアンダースコアに由来する口語主義です。各オペレーターには、カスタムクラスのオブジェクトに適用されたときの動作方法を定義する対応するマジックメソッドがあります。たとえば、
-
__ add __(self、other)
:self
(クラスのインスタンス)とother
(追加されているオブジェクト)を引数として取得します。追加の結果を返す必要があります。 -
__ sub __(self、other)
:-
演算子に過負荷。オペレーター。分割)。 (指数)。 -
__ lt __(self、other)
:<
演算子に過負荷(未満)。 。 。 to)。 f" vector({self.x}、{self.y})" V1 = Vector(1、2)V2 = Vector(3、4)V3 = V1 V2 Print(v3)#出力:Vector(4、6)この例では、
__ Add __
メソッドは vector objectsのオブジェクト指向プログラミングのPythonマジックメソッドの一般的なユースケースは何ですか?
魔法の方法は、堅牢で直感的なクラスを構築するために重要です。いくつかの一般的なユースケースは次のとおりです。
- オペレーターのオーバーロード:上記で説明するように、標準的なオペレーターがカスタムオブジェクトでどのように動作するかを定義できます。文字列。 __ str __ はユーザーフレンドリーな表現を提供する必要がありますが、
__ repr __
はデバッグには明確で適切である必要があります。for
カスタムクラスのループ。 -
コンテキスト管理: __ Enter __(self)
および__ exit __(self)
はで使用されますステートメントはリソースを管理するためのステートメント(例:ファイル接続、
- オペレーターのオーバーロード:上記で説明するように、標準的なオペレーターがカスタムオブジェクトでどのように動作するかを定義できます。文字列。 __ str __ はユーザーフレンドリーな表現を提供する必要がありますが、
- コレクション動作:
__ len __
、__ getItem __
、__ setItem __
のようなメソッドは、エピソードのようなカスタムコレクションのようにカスタムコレクションなどを実装できるようにすることができます。直感的な動作でカスタムクラスを作成しますか?多くの魔法の方法が存在しますが、いくつかは、行儀の良いカスタムクラスを作成するためにより基本的です:
-
__ init __(self、...)
:コンストラクター、オブジェクト属性を初期化するために不可欠です。__ repr __(self)
:あなたのオブジェクトの人間の読み取り可能で明確な文字列表現を提供します。 -
__ eq __(self、other)
:
len()
関数を使用できるようにします。他の魔法の方法を追加すると、実装する特定の機能に依存しますが、これら4つはPythonで適切に設計されたクラスを作成するための強固な基盤を提供します。 -
__ getattr __(self、name)
and __ setattr __(self、name、value)
属性へのアクセス方法をカスタマイズすることを可能にします。など、オブジェクトが互いにどのように比較されるかを定義できるようにします。 以上がPython Magic Methods(Dunder Method)とは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
