L'héritage dans Python permet de créer de nouvelles classes basées sur celles existantes pour réutiliser le code. Pour mettre en place l'héritage, définissez une classe avec le nom de classe des parents entre parenthèses, comme le chien de classe (animal):. Si l'enfant et le parent ont la même méthode, la version de l'enfant remplace les parents. Utilisez super () pour appeler la méthode du parent, particulièrement utile dans __init__ pour gérer la logique d'initialisation partagée. Python prend en charge plusieurs héritage en répertoriant plusieurs classes parentales, comme la classe C (a, b):, où les méthodes sont résolues dans l'ordre des classes parentales répertoriées. Cependant, l'héritage multiple peut entra?ner une confusion, il est donc préférable de garder les arbres hérités simples, de vérifier l'ordre de résolution de la méthode avec __mro__, et de préfèrent la composition à l'héritage lorsque la complexité survient.
L'héritage dans Python est un moyen de créer de nouvelles classes basées sur celles existantes, vous permettant de réutiliser le code et d'organiser votre logique plus efficacement. Ce n'est pas compliqué, mais il y a quelques points clés à comprendre, donc cela fonctionne comme vous le souhaitez.

Comment configurer une structure d'héritage de base
Pour mettre en ?uvre l'héritage, il vous suffit de définir une classe et de mettre le nom de la classe parent entre parenthèses. Par exemple:
Animal de classe: def parler (soi): imprimer ("un peu de son") Chien de classe (animal): passer
Ici, Dog
hérite de Animal
, ce qui signifie que tout cas de Dog
aura accès à la méthode speak()
. Ceci est utile lorsque vous avez un comportement partagé sur plusieurs classes.

Une chose à noter: si l'enfant et le parent ont la même méthode, celui de la classe enfant remplace la version du parent. Donc dans ce cas:
Chien de classe (animal): def parler (soi): imprimer ("woof")
Appeler speak()
sur un objet Dog
imprimera "woof", pas "un peu de son".

Utilisation de super () pour appeler les méthodes de parent
Lorsque vous écrivez une méthode dans une classe d'enfants qui existe également chez le parent, vous voulez souvent utiliser la version du parent - en particulier dans __init__
. C'est là que super()
est utile.
Par exemple:
Animal de classe: def __init __ (self, nom): self.name = nom Chat de classe (animal): def __init __ (soi, nom, couleur): super () .__ init __ (nom) self.color = couleur
De cette fa?on, Cat
gère son propre attribut supplémentaire ( color
) tout en utilisant la logique de la classe parent pour définir le name
.
Quelques choses à garder à l'esprit avec super()
:
- Vous n'avez pas toujours à l'utiliser, mais cela rend votre code plus propre et plus facile à entretenir.
- Dans plusieurs scénarios d'héritage,
super()
suit l'ordre de résolution de méthode (MRO), qui peut devenir délicat sinon soigneusement planifié.
Héritage multiple et comment le gérer
Python permet à une classe de hériter de plus d'une classe parent. Cela ressemble à ceci:
Classe A: def do (self): imprimer ("a") Classe B: def do (self): imprimer ("b") Classe C (A, B): passer
Dans ce cas, appeler c = C(); c.do()
sortira "A", car Python regarde le premier parent répertorié - dans ce cas, A
avant B
.
Mais l'héritage multiple peut entra?ner une confusion, surtout si deux classes de parents définissent la même méthode ou l'attribut. Pour éviter les problèmes:
- Gardez votre héritage simple et clair.
- Utilisez
C.__mro__
pour vérifier l'ordre de résolution de la méthode si quelque chose ne se comporte pas comme prévu. - Préférez la composition à l'héritage lorsque les choses commencent à devenir complexes.
C'est essentiellement comment fonctionne l'héritage à Python. C'est simple une fois que vous savez comment structurer vos cours et quand utiliser super()
. Soyez juste prudent avec plusieurs parents - cela peut gagner du temps s'il est utilisé judicieusement, mais cela peut également rendre le débogage plus difficile s'il est surutilisé.
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.

Oui, vous pouvez analyser les tables HTML à l'aide de Python et Pandas. Tout d'abord, utilisez la fonction pandas.read_html () pour extraire la table, ce qui peut analyser les éléments HTML dans une page Web ou une cha?ne dans une liste de dataframe; Ensuite, si la table n'a pas de titre de colonne claire, il peut être corrigé en spécifiant les paramètres d'en-tête ou en définissant manuellement l'attribut .Columns; Pour les pages complexes, vous pouvez combiner la bibliothèque de requêtes pour obtenir du contenu HTML ou utiliser BeautifulSoup pour localiser des tables spécifiques; Faites attention à des pièges communs tels que le rendu JavaScript, les problèmes de codage et la reconnaissance multi-table.

La fa?on d'accéder aux objets JSON imbriqués dans Python est de clarifier d'abord la structure, puis d'indexer la couche par couche. Tout d'abord, confirmez la relation hiérarchique de JSON, comme un dictionnaire ou une liste imbriquée du dictionnaire; Utilisez ensuite les clés du dictionnaire et la liste d'index pour accéder à la couche par couche, telles que les données "détails" ["zip"] pour obtenir le codage zip, les données "Détails" [0] pour obtenir le premier passe-temps; Pour éviter KeyError et IndexError, la valeur par défaut peut être définie par la méthode .get (), ou la fonction d'encapsulation Safe_get peut être utilisée pour obtenir un accès sécurisé; Pour des structures complexes, recherchez ou utilisez des bibliothèques tierces telles que JMESPath pour gérer.
