


Bagaimana cara menggunakan kaedah kelas dan kaedah statik di Python?
Bagaimana cara menggunakan kaedah kelas dan kaedah statik dalam python?
Kaedah kelas dan kaedah statik adalah kedua -dua cara untuk menentukan kaedah dalam kelas dalam python, tetapi mereka berbeza dengan ketara dalam cara mereka mengakses dan menggunakan atribut kelas. Hujah pertama kepada kaedah kelas adalah konvensional yang dinamakan cls
, yang merujuk kepada kelas itu sendiri, bukan contoh kelas. Ini membolehkan kaedah kelas untuk mengakses dan mengubahsuai atribut peringkat kelas. Anda boleh memanggil kaedah kelas menggunakan nama kelas secara langsung, misalnya, className.classmethod_name ()
.
<code class="python"> kelas myclass: class_attribute = 10 @classmethod def class_method (cls, cls) {cls.class_attribute} & quot;) myclass.class_method (5) # output: atribut kelas dikemas kini: 15 cetak (myclass.class_attribute) # output: 15 </code>
cls
) atau mana -mana contoh kelas. Mereka pada dasarnya berkelakuan seperti fungsi biasa, tetapi dikelompokkan dalam kelas untuk tujuan organisasi. Anda memanggil kaedah statik menggunakan nama kelas, sama dengan kaedah kelas. <code class="python"> myClass kelas: @staticMethod def static_method (a, b): kembali result = myclass.static_method (3, 5) # output: 8 </code>
Perbezaan teras terletak pada akses mereka ke kelas dan atribut contoh dan tujuan mereka:
- Kaedah statik tidak mempunyai akses kepada kelas atau keadaannya. Untuk mengakses atribut contoh, anda perlu membuat contoh kelas terlebih dahulu. Kaedah statik biasanya digunakan untuk fungsi utiliti yang berkaitan secara logik dengan kelas tetapi tidak memerlukan akses kepada kelas atau keadaan contoh.
- Anda perlu mengakses atau mengubahsuai atribut peringkat kelas.
- Anda perlu membuat contoh-contoh kelas dengan cara tertentu (kaedah kilang). Bila:
- Kaedah ini adalah fungsi utiliti yang berkaitan dengan kelas tetapi tidak memerlukan akses kepada data kelas atau contoh.
- kebolehpercayaan). Operasi khusus kelas (kaedah kelas) dalam kelas meningkatkan organisasi kod, menjadikannya lebih mudah untuk memahami dan mengekalkan. Ini meningkatkan fleksibiliti dan mengurangkan duplikasi kod.
-
@staticmethod
) dengan jelas menunjukkan tujuan dan tingkah laku yang dimaksudkan kaedah, meningkatkan kebolehbacaan kod.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara menggunakan kaedah kelas dan kaedah statik di 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
