


Warum schl?gt mein Python-Klassenkonstruktor mit ?TypeError: Beispiel() akzeptiert keine Argumente' oder ?AttributeError' fehl?
Nov 30, 2024 am 12:08 AMVerwechslung mit der Benennung von Klassenkonstruktoren:
W?hrend der Klassenerstellung sto?en neue Python-Programmierer h?ufig auf Fehler im Zusammenhang mit falsch benannten Klassenkonstruktoren. Zwei h?ufige Tippfehler sind die Verwendung von ?def __int__“ anstelle von ?def __init__“ oder ?def _init_“ anstelle von ?def __init__“.
"def __int__":
Der Klassenkonstruktor sollte ?__init__“ mit zwei Unterstrichen auf jeder Seite hei?en. Durch die Verwendung von ?def __int__“ wird der Klasse die Ganzzahlkonvertierungsfunktion zugewiesen, was zu Fehlern führt, wenn versucht wird, die Klasse mit Argumenten zu instanziieren.
class Example: def __int__(self, parameter): # Incorrect self.attribute = parameter
"def _init_":
Die Verwendung von ?def _init_“ führt ebenfalls zu Fehlern, da es nicht mit dem erwarteten Konstruktor übereinstimmt name.
class Example: def _init_(self, parameter): # Incorrect self.attribute = parameter
"TypeError: Beispiel() akzeptiert keine Argumente":
Beim Versuch, eine Instanz der Klasse zu erstellen, wird der Fehler ?TypeError: Beispiel () akzeptiert keine Argumente“ tritt auf, weil der falsche Konstruktorname die Ganzzahlkonvertierungsfunktion zugewiesen hat.
“AttributeError: ?Beispiel“-Objekt hat kein Attribut ?Attribut“:
Dieser Fehler weist darauf hin, dass die Klasseninstanz nicht das erwartete Attribut hat. Der Grund dafür ist, dass der falsche Konstruktorname das Attribut innerhalb der Klasse nicht gesetzt hat.
Vorbeugung:
Um diese Fehler zu vermeiden, stellen Sie immer sicher, dass der Klassenkonstruktor wird korrekt als ?__init__“ benannt. Um diese Tippfehler zu erkennen, sind Korrekturlesen und Schulung unerl?sslich. Darüber hinaus kann die Konvention, ?__init__“ als erste Methode in der Klasse zu platzieren, dazu beitragen, Fehler zu vermeiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum schl?gt mein Python-Klassenkonstruktor mit ?TypeError: Beispiel() akzeptiert keine Argumente' oder ?AttributeError' fehl?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Hei?e KI -Werkzeuge

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem v?llig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Hei?er Artikel

Hei?e Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Hei?e Themen

Pythons untestestes und PyTest sind zwei weit verbreitete Test -Frameworks, die das Schreiben, Organisieren und Ausführen automatisierter Tests vereinfachen. 1. Beide unterstützen die automatische Entdeckung von Testf?llen und liefern eine klare Teststruktur: Unittest definiert Tests durch Erben der Testpase -Klasse und beginnt mit Test \ _; PyTest ist pr?gnanter, ben?tigen nur eine Funktion, die mit Test \ _ beginnt. 2. Sie alle haben eine integrierte Behauptungsunterstützung: Unittest bietet AssertEqual, AssertRue und andere Methoden, w?hrend PyTest eine erweiterte Anweisung für die Assert verwendet, um die Fehlerdetails automatisch anzuzeigen. 3. Alle haben Mechanismen für die Vorbereitung und Reinigung von Tests: un

PythonisidealfordataanalysisduetoNumPyandPandas.1)NumPyexcelsatnumericalcomputationswithfast,multi-dimensionalarraysandvectorizedoperationslikenp.sqrt().2)PandashandlesstructureddatawithSeriesandDataFrames,supportingtaskslikeloading,cleaning,filterin

Die dynamische Programmierung (DP) optimiert den L?sungsprozess, indem komplexe Probleme in einfachere Unterprobleme zerlegt und deren Ergebnisse gespeichert werden, um wiederholte Berechnungen zu vermeiden. Es gibt zwei Hauptmethoden: 1. Top-Down (Memorisierung): Das Problem rekursiv zerlegen und Cache verwenden, um Zwischenergebnisse zu speichern; 2. Bottom-up (Tabelle): Iterativ L?sungen aus der grundlegenden Situation erstellen. Geeignet für Szenarien, in denen maximale/minimale Werte, optimale L?sungen oder überlappende Unterprobleme erforderlich sind, wie Fibonacci -Sequenzen, Rucksackprobleme usw. In Python k?nnen sie durch Dekoratoren oder Arrays implementiert werden, und die Aufmerksamkeit sollte für die Identifizierung rekursiver Beziehungen gezahlt werden, und die Optimierung der Komplexit?t des Raums.

Um einen benutzerdefinierten Iterator zu implementieren, müssen Sie die Methoden __iter__ und __next__ in der Klasse definieren. ① Die __iter__ -Methode gibt das Iteratorobjekt selbst, normalerweise selbst, um mit iterativen Umgebungen wie für Schleifen kompatibel zu sein. ② Die __Next__ -Methode steuert den Wert jeder Iteration, gibt das n?chste Element in der Sequenz zurück, und wenn es keine weiteren Elemente mehr gibt, sollte die Ausnahme der Stopperation geworfen werden. ③ Der Status muss korrekt nachverfolgt werden und die Beendigungsbedingungen müssen festgelegt werden, um unendliche Schleifen zu vermeiden. ④ Komplexe Logik wie Filterung von Dateizeilen und achten Sie auf die Reinigung der Ressourcen und die Speicherverwaltung; ⑤ Für eine einfache Logik k?nnen Sie stattdessen die Funktionsertrags für Generator verwenden, müssen jedoch eine geeignete Methode basierend auf dem spezifischen Szenario ausw?hlen.

Zukünftige Trends in Python umfassen Leistungsoptimierung, st?rkere Typ -Eingabeaufforderungen, der Aufstieg alternativer Laufzeiten und das fortgesetzte Wachstum des KI/ML -Feldes. Erstens optimiert CPython weiterhin und verbessert die Leistung durch schnellere Startzeit, Funktionsaufrufoptimierung und vorgeschlagene Ganzzahloperationen. Zweitens sind Typ -Eingabeaufforderungen tief in Sprachen und Toolchains integriert, um die Sicherheit und Entwicklung von Code zu verbessern. Drittens bieten alternative Laufzeiten wie Pyscript und Nuitka neue Funktionen und Leistungsvorteile; Schlie?lich erweitern die Bereiche von KI und Data Science weiter und aufstrebende Bibliotheken f?rdern eine effizientere Entwicklung und Integration. Diese Trends zeigen, dass Python st?ndig an technologische Ver?nderungen anpasst und seine führende Position aufrechterh?lt.

Das Python-Socket-Modul ist die Grundlage für die Netzwerkprogrammierung und bietet Niveau-Netzwerkkommunikationsfunktionen, die für das Erstellen von Client- und Serveranwendungen geeignet sind. Um einen grundlegenden TCP -Server einzurichten, müssen Sie Socket. Um einen TCP -Client zu erstellen, müssen Sie ein Socket -Objekt erstellen und .Connect () anrufen, um eine Verbindung zum Server herzustellen, und dann .Sendall () zum Senden von Daten und .recv () zum Empfangen von Antworten verwenden. Um mehrere Clients zu handhaben, k?nnen Sie 1. Threads verwenden: Starten Sie jedes Mal einen neuen Thread, wenn Sie eine Verbindung herstellen. 2. Asynchrone E/O: Zum Beispiel kann die Asyncio-Bibliothek eine nicht blockierende Kommunikation erreichen. Dinge zu beachten

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Die Kernantwort auf die Python -Liste Slicing besteht darin, die Syntax [Start: Ende: Stufe] zu beherrschen und ihr Verhalten zu verstehen. 1. Das grundlegende Format der Listenschnitte ist die Liste [Start: Ende: Schritt], wobei der Start der Startindex (enthalten) ist, das Ende ist der Endindex (nicht enthalten) und Schritt ist die Schrittgr??e; 2. Start standardm??ig starten mit 0, lasse Ende standardm??ig bis zum Ende aus, standardm??ig standardm??ig 1 aus. 3.. Verwenden Sie My_List [: n], um die ersten N-Elemente zu erhalten, und verwenden Sie My_List [-n:], um die letzten N-Elemente zu erhalten. 4. Verwenden Sie den Schritt, um Elemente wie my_list [:: 2] zu überspringen, um gleiche Ziffern zu erhalten, und negative Schrittwerte k?nnen die Liste umkehren. 5. H?ufige Missverst?ndnisse umfassen den Endindex nicht
