


Mengapa Berbilang Objek Python Tanpa Nama Kadang-kadang Berkongsi ID yang Sama?
Identiti Objek dalam Python: Mengapa Berbilang Objek Tidak Dinamakan Berkongsi ID Yang Sama
Apabila mencipta berbilang objek kelas tertentu dalam Python, seseorang mungkin mengharapkan setiap kejadian mempunyai identiti (ID) yang unik. Walau bagaimanapun, dalam keadaan tertentu, ciptaan berturut-turut bagi objek tidak dinamakan mungkin menyebabkan objek tersebut mempunyai ID yang sama.
Memahami Sepanjang Hayat dan ID Objek
ID objek mewakilinya lokasi unik dalam ingatan. Walau bagaimanapun, ID ini hanya dijamin unik semasa hayat objek, bukan sepanjang pelaksanaan program.
Dalam contoh yang diberikan, anda sedang mencipta dua kejadian tidak dinamakan kelas someClass menggunakan cetakan:
print(someClass()) print(someClass())
Setelah cetakan kembali, objek yang dicipta tidak lagi dirujuk oleh mana-mana pembolehubah dan layak untuk kutipan sampah. Dalam pelaksanaan CPython Python, ia didelokasikan dengan berkesan serta-merta.
Butiran Pelaksanaan CPython
Pengumpulan sampah Python berlaku melalui pengiraan rujukan. Selain itu, ID objek berkaitan dengan lokasi memorinya. Apabila objek pertama yang tidak dinamakan diagihkan, lokasi memori yang didudukinya menjadi tersedia.
Oleh itu, objek seterusnya yang dicipta diletakkan di lokasi memori yang sama, menyebabkan ID yang sama diberikan kepada kedua-dua objek.
Penyelesaian
Untuk memastikan ID yang berbeza untuk objek, pertimbangkan untuk menyimpan rujukan kepada mereka dalam senarai atau melaksanakan ID khusus kelas yang menyediakan jaminan yang sesuai, seperti:
class SomeClass: next_id = 0 def __init__(self): self.id = SomeClass.nextid SomeClass.nextid += 1
Dengan melaksanakan penjana ID anda sendiri, anda boleh mencipta ID unik untuk setiap objek tanpa mengira hayatnya.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Berbilang Objek Python Tanpa Nama Kadang-kadang Berkongsi ID yang Sama?. 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 sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

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.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

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 digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

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 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.
