


Bagaimanakah Anda Boleh Mengikat Kaedah Tidak Terikat Secara Dinamik dalam Python?
Ikat Kaedah Tidak Terikat Secara Dinamik
Dalam Python, kita sering menghadapi situasi di mana kita perlu mengikat kaedah tidak terikat pada contoh tanpa menggunakannya. Ini boleh menjadi teknik yang berharga dalam pelbagai senario, seperti mencipta GUI dinamik atau mengendalikan acara secara berstruktur.
Masalah Program Meletup
Pertimbangkan kod berikut coretan:
<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>
Isu di sini ialah pengendali mewakili kaedah tidak terikat, menyebabkan program ranap dengan ralat. Untuk menyelesaikan masalah ini, kami memerlukan cara untuk mengikat kaedah tidak terikat ini kepada contoh khusus MyWidget.
Kuasa Deskriptor
Kaedah Python juga merupakan deskriptor, yang menyediakan satu cara untuk mengikat mereka secara dinamik. Dengan memanggil kaedah __get__ khas pada kaedah tidak terikat, kita boleh mendapatkan kaedah terikat:
<code class="python">bound_handler = handler.__get__(self, MyWidget)</code>
Dengan memberikan kaedah terikat kepada atribut peringkat kelas, kita boleh mengikatnya dengan contoh dengan berkesan:
<code class="python">setattr(self, handler.__name__, bound_handler)</code>
Fungsi Ikatan Boleh Guna Semula
Dengan menggunakan teknik ini, kita boleh mencipta fungsi boleh guna semula untuk mengikat kaedah tidak terikat:
<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>
Dengan fungsi ini , kita kini boleh mengikat kaedah tidak terikat seperti berikut:
<code class="python">bind(something, double) something.double() # returns 42</code>
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Anda Boleh Mengikat Kaedah Tidak Terikat Secara Dinamik dalam Python?. 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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

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











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.
