MROは、Pythonでのメソッド解析の順序のメカニズムであり、複數(shù)の継承下でのメソッド呼び出しの優(yōu)先度を決定するために使用されます。 C3線形化アルゴリズムを介してクラスの継承順序を計算し、__mro__またはmro（）で表示できます。この例では、d（b、c）のmroはd→b→c→c→a→オブジェクトです。したがって、demo（）を呼び出すと、クラスCのメソッドが実行されます。メモは実際の使用に注意する必要があります。1。継承命令はMROに影響します。 2。同じ名前の複數(shù)の基本クラスメソッドによって引き起こされる競合を避けます。 3。保守性を向上させるために、複雑な継承構(gòu)造を削減します。 4.親クラスではなく、MROに従って次のクラスメソッドを呼び出すようにSuper（）を理解します。 MROをマスターすることは、大規(guī)模なシステムを構(gòu)築するために重要です。
Pythonの継承メカニズムは単純に見えますが、複數(shù)の継承に直面すると、メソッド呼び出しの順序は直感的ではありません。現(xiàn)時點では、PythonのMRO（メソッド解像度順序）に頼って、最初にどのクラスのメソッドが呼ばれるかを決定する必要があります。
MROとは何ですか？
MROのフルネームはメソッド解像度順序で、「メソッド解像度順序」として翻訳されています。 Pythonインタープリターが複數(shù)の継承の場合に方法または屬性を探す順序を決定します。あなたはこのようなコードを書いたかもしれません：
クラスA：
def demo（self）：
print（ "a"）
クラスB（a）：
合格
クラスC（a）：
def demo（self）：
print（ "c"）
クラスD（B、C）：
合格
d = d（）
d.demo（）＃出力とは何ですか？現(xiàn)時點では、出力はBまたはAではなくCではありません。なぜこれが起こるのですか？それがMROが舞臺裏で働く場所です。
MROはどのように計算されますか？
PythonはC3線形化アルゴリズムを使用してMROを決定します。このアルゴリズムは少し複雑ですが、 __mro__屬性またはmro()メソッドを介してクラスの解析順序を表示できます。
印刷（d .__mro__） ＃またはprint（d.mro（））
出力はおそらくこのようなものです：
（<class 'd'>、<class 'b'>、<class 'c'>、<class 'a'>、<class 'object>））
したがって、 demo()が呼び出されると、Pythonはこの順序で検索し、最初のマッチングメソッドを?qū)g行します。この例では、クラスCにはdemoが定義されているため、呼び出されます。
実際の使用で何に注意を払うべきですか？
- 親クラスの順序は重要です。サブクラスを定義する場合、継承の順序はMROに影響します。たとえば、
class D(B, C)とclass D(C, B)のMROは異なります。 - 同じ名前のメソッドをさりげなく使用しないでください。複數(shù)のベースクラスに同じメソッド名がある場合、予期しない動作が発生する可能性があります。
- 複雑な継承構(gòu)造を避けるようにしてください：Pythonはそれらをサポートしていますが、複雑すぎる継承により、コードの維持が困難になります。
- super（）の仕組みを理解する：
super()「親クラスを呼び出す」のではなく、mroに従って次のクラスのメソッドを呼び出します。これは、特にダイヤモンド継承構(gòu)造で特に重要です。
スーパー（）の例を取ります
一般的なシナリオを見てみましょう。
クラスA：
def __init __（self）：
print（ "A init"）
クラスB（a）：
def __init __（self）：
super（）.__ init __（）
印刷（ "B init"）
クラスC（a）：
def __init __（self）：
super（）.__ init __（）
print（ "c init"）
クラスD（B、C）：
def __init __（self）：
super（）.__ init __（）
print（ "d init"） D()を?qū)g行すると出力：
イニシ C init b init D init
これは、MROでC B前に現(xiàn)れるため、 C.__init__() B前に実行されるためです。
基本的にそれだけです。 MROは詳細のようですが、実際の開発では、特に大規(guī)模なシステムを構(gòu)築する場合、それがどのように機能するかを考え出すと、多くの落とし穴を回避できます。
以上がPythonのメソッド解像度順序（MRO）の説明の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
ホットAIツール
Undress AI Tool
脫衣畫像を無料で
Undresser.AI Undress
リアルなヌード寫真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
寫真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中國語版
中國語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統(tǒng)合開発環(huán)境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內(nèi)部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標準のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構(gòu)築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設(shè)定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
PythonでAPIをテストする方法
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認、タイムアウトの設(shè)定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認して、返品結(jié)果が期待に準拠していることを確認します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時間を設(shè)定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動再生を?qū)g現(xiàn)して安定性を高めます。
関數(shù)のPython変數(shù)スコープ
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
Pythonでは、関數(shù)內(nèi)で定義されている変數(shù)はローカル変數(shù)であり、関數(shù)內(nèi)でのみ有効です。外部から定義されているのは、どこでも読むことができるグローバル変數(shù)です。 1。関數(shù)が実行されると、ローカル変數(shù)が破壊されます。 2。関數(shù)はグローバル変數(shù)にアクセスできますが、直接変更できないため、グローバルキーワードが必要です。 3.ネストされた関數(shù)で外部関數(shù)変數(shù)を変更する場合は、非ローカルキーワードを使用する必要があります。 4。同じ名前の変數(shù)は、異なるスコープで互いに影響を與えません。 5。グローバル変數(shù)を変更するときにグローバルを宣言する必要があります。それ以外の場合は、バウンドロカレラーロールエラーが発生します。これらのルールを理解することで、バグを回避し、より信頼性の高い機能を書くことができます。
PythonとPandasでHTMLテーブルを解析する方法
Jul 10, 2025 pm 01:39 PM
はい、PythonとPandasを使用してHTMLテーブルを解析できます。まず、pandas.read_html（）関數(shù)を使用してテーブルを抽出します。テーブルは、Webページまたは文字列のHTML要素をデータフレームリストに解析できます。次に、テーブルにクリア列のタイトルがない場合、ヘッダーパラメーターを指定するか、.columns屬性を手動で設(shè)定することで修正できます。複雑なページの場合、リクエストライブラリを組み合わせてHTMLコンテンツを取得したり、BeautifulSoupを使用して特定のテーブルを見つけたりできます。 JavaScriptのレンダリング、エンコードの問題、マルチテーブル認識などの一般的な落とし穴に注意してください。
PythonにネストされたJSONオブジェクトにアクセスします
Jul 11, 2025 am 02:36 AM
PythonでネストされたJSONオブジェクトにアクセスする方法は、最初に構(gòu)造を明確にし、次にレイヤーごとにインデックスを作成することです。まず、辭書ネストされた辭書やリストなど、JSONの階層関係を確認します。次に、辭書キーとリストインデックスを使用してレイヤーごとにアクセスし、データ「詳細」["zip"]などのレイヤーごとにアクセスして、zipエンコードを取得し、データの詳細[0]を取得して最初の趣味を取得します。 keyerrorとindexerrorを回避するために、デフォルト値は.get（）メソッドで設(shè)定できます。または、capsulation function safe_getを使用して安全なアクセスを?qū)g現(xiàn)できます。複雑な構(gòu)造の場合、jmespathなどのサードパーティライブラリを再帰的に検索または使用して処理します。
