


Bagaimana Menaip Petunjuk Kaedah dengan Jenis Kelas Melampirkan dalam Python?
Bagaimanakah saya Boleh Menaip Petunjuk Kaedah dengan Jenis Kelas Terlampir?
Petua jenis digunakan dalam Python untuk menunjukkan jenis pembolehubah yang dijangka atau nilai pulangan fungsi. Mereka menyediakan cara untuk mendokumentasikan gelagat kod yang dimaksudkan dan boleh membantu menangkap ralat lebih awal.
Pernyataan Masalah:
Anda mempunyai kod berikut dalam Python 3:
class Position: def __init__(self, x: int, y: int): self.x = x self.y = y def __add__(self, other: Position) -> Position: return Position(self.x + other.x, self.y + other.y)
Walau bagaimanapun, editor anda (PyCharm) membenderakan ralat, menunjukkan bahawa rujukan kepada Kedudukan dalam pembayang jenis daripada __add__ tidak boleh diselesaikan. Ini menimbulkan soalan: Bagaimanakah anda boleh menentukan bahawa jenis pemulangan hendaklah daripada jenis Kedudukan?
Penyelesaian:
Dalam Python, terdapat tiga pendekatan utama untuk menaip pembayang kaedah dengan jenis kelas yang disertakan, bergantung pada versi Python yang anda gunakan:
Python 3.11 :
from typing import Self class Position: def __add__(self, other: Self) -> Self: ...
Python 3.7 dengan dari anotasi import __future__:
from __future__ import annotations class Position: def __add__(self, other: Position) -> Position: ...
Python 3.6 dan Terdahulu:
class Position: def __add__(self, other: 'Position') -> 'Position': ...
Penjelasan:
- Python 3.11 : Memperkenalkan anotasi jenis baharu, Self, direka khusus untuk merujuk jenis lampiran kelas.
- Python 3.7 dengan anotasi import dari __future__: Mendayakan penilaian yang ditangguhkan bagi anotasi jenis, menyimpannya sebagai rentetan sehingga modul dimuatkan sepenuhnya.
- Python 3.6 dan Terdahulu: Menggunakan perwakilan rentetan nama kelas dalam pembayang jenis.
Keperluan Pra-Kompilasi:
Dalam versi Python sebelum 3.7, penggunaan rentetan dalam pembayang jenis memerlukan kelas tersebut dirujuk ditakrifkan sebelum penggunaannya dalam anotasi jenis. Jika tidak, anda akan menghadapi NameError.
Pertimbangan:
- Menggunakan Diri lebih diutamakan dalam Python 3.11 kerana ia menyediakan cara yang lebih jelas dan boleh dibaca untuk merujuk jenis lampiran.
- Dalam Python 3.7 dan lebih baharu, daripada import __future__ anotasi boleh meningkatkan prestasi kod yang mengimport modul penaipan dengan ketara.
- Dalam versi Python sebelum 3.6, pendekatan berasaskan rentetan ialah satu-satunya pilihan untuk menaip membayangkan kelas yang disertakan.
Ingat, pembayang jenis adalah pilihan, tetapi ia boleh meningkatkan kebolehbacaan kod, pemeriksaan ralat dan kebolehselenggaraan dengan ketara.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Menaip Petunjuk Kaedah dengan Jenis Kelas Melampirkan 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 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.

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

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.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

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 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 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.
