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

ListsericinpythonextractSaportionofalistusingindices.1

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Das CSV -Modul von Python bietet eine einfache M?glichkeit, CSV -Dateien zu lesen und zu schreiben. 1. Beim Lesen einer CSV -Datei k?nnen Sie CSV.Reader () verwenden, um Zeile nach Zeile zu lesen und jede Datenzeile als Zeichenfolgenliste zurückzugeben. Wenn Sie über Spaltennamen auf die Daten zugreifen müssen, k?nnen Sie CSV.DICTREADER () verwenden, um jede Zeile in ein W?rterbuch zuzuordnen. 2. Wenn Sie in eine CSV -Datei schreiben, verwenden Sie CSV.Writer () und Call writerow () oder writherows () Methoden, um einzelne oder mehrere Datenzeilen zu schreiben; Wenn Sie W?rterbuchdaten schreiben m?chten, verwenden Sie CSV.DictWriter (), Sie müssen den Spaltennamen zuerst definieren und den Header über RecrecaderHeader () schreiben. 3.. Wenn Sie mit Kantenf?llen handeln, wird das Modul automatisch behandelt

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Es gibt viele M?glichkeiten, zwei Listen zusammenzuführen, und die Auswahl des richtigen Weges kann die Effizienz verbessern. 1. Verwenden Sie das Splei?en der Nummer, um eine neue Liste zu generieren, z. B. List1 List2; 2. verwenden Sie die ursprüngliche Liste, z. B. list1 = list2; 3.. Verwenden Sie Extend () -Methoden, um in der ursprünglichen Liste zu arbeiten, z. B. List1.Ettend (List2); 4. Verwenden Sie die Nummer zum Auspacken und Zusammenführen (Python3.5), wie z. Verschiedene Methoden sind für unterschiedliche Szenarien geeignet, und Sie müssen basierend darauf ausw?hlen, ob die Originalliste und die Python -Version ge?ndert werden sollen.

Um eine Funktion in Python aufzurufen, müssen Sie zuerst die Funktion definieren und sie dann in Form von Klammern des Funktionsnamens aufrufen. 1. Verwenden Sie das Def -Schlüsselwort, um die Funktion wie Defgreet () zu definieren: print ("Hallo, Welt!"); 2. Rufen Sie die Funktion auf, indem Sie den Funktionsnamen mit Klammern hinzufügen, z. B. Greet (); 3. Wenn die Funktion Parameter ben?tigt, übergeben Sie den entsprechenden Wert in den Klammern beim Aufrufen, wie z. B. Defgreet (Name): Druck (f "Hallo, {Name}!") Und Greet ("Alice"); 4. Mehrere Parameter k?nnen übergeben werden, wie z. B. Defadd (a, b): Ergebnis = a