


Bagaimanakah Saya Menaip Petunjuk Kaedah Menggunakan Kelas Melampirkan dalam Python?
Bagaimanakah saya boleh Menaip Petunjuk Kaedah dengan Jenis Kelas Terlampir?
Cabaran:
Dalam Python, apabila menaip membayangkan kaedah yang menjangkakan contoh kelas yang dilampirkan sebagai hujah dan mengembalikan contoh kelas yang sama, anda mungkin menghadapi mesej ralat daripada penyunting atau penyiapan kod anda. Isu ini berpunca daripada fakta bahawa kelas mungkin tidak ditakrifkan sepenuhnya pada masa pembayang jenis.
Penyelesaian:
Untuk menyelesaikan cabaran ini, pertimbangkan pilihan berikut :
Python 3.11 dengan daripada menaip import Self
Untuk Python versi 3.11 dan kemudian, gunakan daripada menaip import Self untuk menganotasi kaedah anda seperti ini:
from typing import Self class Position: def __add__(self, other: Self) -> Self: ...
Python 3.7 dengan daripada masa hadapan anotasi import
Dayakan penilaian yang ditangguhkan bagi anotasi dengan memasukkan daripada anotasi import __future__ pada permulaan modul anda. Ini membolehkan anda menaip pembayang menggunakan nama kelas:
from __future__ import annotations class Position: def __add__(self, other: Position) -> Position: ...
Python < 3.7: Gunakan String
Untuk versi Python di bawah 3.7, gunakan rentetan untuk mewakili kelas yang disertakan dalam pembayang jenis anda:
class Position: def __add__(self, other: 'Position') -> 'Position': ...Limitation
Semasa menggunakan rentetan mungkin berfungsi dengan penyiapan kod, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa pendekatan ini tidak disokong sepenuhnya oleh semua versi Python dan boleh menyebabkan masalah dengan alat analisis statik.
Pendekatan Disyorkan
Untuk hasil yang optimum, disyorkan untuk menggunakan daripada menaip import Self dalam Python 3.11 atau daripada anotasi import __future__ dalam Python 3.7 jika tersedia. Ini memastikan pembayang jenis dikendalikan dengan betul dan serasi dengan ciri bahasa terkini.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Menaip Petunjuk Kaedah Menggunakan 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.

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.

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.

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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.
