


Pengenalan kepada Pengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP) dalam Python ✨⚙️
Pada mulanya, saya akan memulakan satu siri untuk menerangkan OOP dalam Python. ?
Apakah itu Pengaturcaraan Berorientasikan Objek? ??⚖️
Pengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP) ialah paradigma pengaturcaraan yang menyusun kod di sekeliling objek dan bukannya fungsi dan logik. Objek mewakili entiti dunia sebenar dan mempunyai dua komponen utama: ?
- Atribut: Ini ialah ciri atau sifat objek (cth., warna, saiz).
- Kaedah: Ini ialah fungsi yang mentakrifkan kelakuan atau tindakan objek.
Mengapa Menggunakan OOP?
OOP menawarkan beberapa kelebihan:
Modulariti: Kod disusun mengikut kelas, menjadikannya lebih mudah untuk diselenggara dan dikemas kini.
Kebolehgunaan semula: Kelas boleh digunakan semula di bahagian lain program atau dalam program lain.
Skalabiliti: OOP memudahkan untuk membina sistem yang kompleks dengan memodelkan entiti dunia sebenar.
Abstraksi: Menyembunyikan butiran pelaksanaan, mendedahkan perkara yang perlu sahaja.
Terminologi Asas
Kelas: Rangka tindakan untuk mencipta objek.
Objek: Contoh kelas.
Atribut: Pembolehubah dalam kelas.
Kaedah: Fungsi yang ditakrifkan dalam kelas yang bertindak pada atribut objek.
Contoh Dunia Nyata
Mari kita mulakan dengan contoh dari dunia sebenar: sistem perpustakaan. Di perpustakaan, kami mempunyai buku, masing-masing dengan sifat seperti tajuk, pengarang dan genre serta tindakan seperti meminjam atau memulangkan buku. Dalam OOP, kita boleh mewakili setiap buku sebagai objek dan mentakrifkan sifat dan tindakan ini dalam kelas. ?
Mencipta Kelas Pertama Anda ?⚙️✨
Begini cara kita boleh membuat kelas Buku dalam Python: ??️?
class Book: # Constructor method to initialize the object def __init__(self, title, author, genre): self.title = title # Attribute for the book's title self.author = author # Attribute for the author's name self.genre = genre # Attribute for the book's genre # Method to display book details def display_info(self): print(f"Title: {self.title}, Author: {self.author}, Genre: {self.genre}") # Method to simulate borrowing a book def borrow(self): print(f"You have borrowed '{self.title}' by {self.author}.") # Creating objects (instances) of the Book class book1 = Book("1984", "George Orwell", "Dystopian") book2 = Book("To Kill a Mockingbird", "Harper Lee", "Fiction") # Accessing methods of the objects book1.display_info() book2.borrow()
Penjelasan Kod ?⚖️?
Mentakrifkan Kelas: Buku kelas mentakrifkan rangka tindakan untuk mencipta objek buku.
pembina (__init__): Kaedah ini memulakan atribut untuk setiap objek apabila ia dibuat.
Atribut: tajuk, pengarang dan maklumat menyimpan genre tentang buku.
Kaedah:
display_info: Mencetak butiran buku.
pinjam: Mensimulasikan peminjaman buku.
Mencipta Objek: book1 dan book2 ialah contoh kelas Buku.
Menggunakan Kaedah: Kaedah seperti paparan_info dan pinjam beroperasi pada objek.
Lagi Senario Dunia Nyata ??⚖️
Berikut ialah beberapa senario lain di mana OOP boleh digunakan: ?✨
Sistem Beli-belah Dalam Talian:
Kelas: Produk, Troli, Pengguna.
Atribut: Produk mungkin mempunyai nama, harga dan stok.
Kaedah: Menambahkan produk pada troli, daftar keluar, dsb.
Sistem Pengurusan Sekolah:
Kelas: Pelajar, Guru, Bilik Darjah.
Atribut: Pelajar mungkin mempunyai nama, gred dan id_pelajar.
Kaedah: Memberikan gred, mendaftar dalam kelas.
Ringkasan
Pengaturcaraan Berorientasikan Objek membolehkan kami memodelkan masalah dunia sebenar dengan cara berstruktur dan boleh digunakan semula. Dengan menyusun kod kami ke dalam kelas dan objek, kami boleh menjadikannya modular, berskala dan lebih mudah untuk diselenggara. Dalam pelajaran seterusnya, kita akan meneroka cara membuat dan menggunakan kelas dan objek dengan lebih mendalam.
Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Pengaturcaraan Berorientasikan Objek (OOP) 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.

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 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.

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.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
