Kelas dalam Python adalah cetak biru untuk membuat objek, yang mengandungi sifat dan kaedah. 1. Atribut adalah pembolehubah milik kelas atau contohnya, digunakan untuk menyimpan data; 2. Kaedah adalah fungsi yang ditakrifkan dalam kelas, menerangkan operasi objek yang boleh dilakukan. Dengan memanggil kelas untuk membuat objek, seperti my_dog = anjing ("buddy"), Python akan secara automatik memanggil pembina __init__init__init objek. Sebab-sebab untuk menggunakan kelas termasuk kebolehgunaan semula kod, enkapsulasi, abstraksi, dan pemodelan entiti dunia yang berkesan. Kelas membantu mengekalkan kod yang jelas dan dapat dipelihara apabila membina sistem kompleks.
Kelas di Python adalah pelan tindakan untuk membuat objek. Ia mentakrifkan satu set atribut dan kaedah yang boleh dimiliki dan digunakan oleh objek yang dicipta. Fikirkannya seperti resipi - ia menggariskan bahan -bahan (data) dan langkah -langkah (fungsi) diperlukan untuk membuat sesuatu. Sebaik sahaja anda mempunyai resipi (kelas), anda boleh menggunakannya untuk membuat seberapa banyak hidangan (objek) yang anda mahukan.

Apa yang dimasukkan oleh kelas?
Kelas biasanya mengandungi dua perkara utama: atribut dan kaedah .
- Atribut adalah pembolehubah yang tergolong dalam kelas atau contohnya. Mereka memegang data yang berkaitan dengan objek.
- Kaedah adalah fungsi yang ditakrifkan di dalam kelas. Mereka menggambarkan tindakan yang boleh dilakukan oleh objek.
Inilah contoh asas:

anjing kelas: def __init __ (diri, nama): self.name = nama # atribut def kulit def (diri): # kaedah Cetak ("Woof!")
Apabila anda membuat contoh Dog
, seperti my_dog = Dog("Buddy")
, contoh itu mempunyai nama dan boleh menyalak.
Bagaimana anda membuat objek dari kelas?
Mewujudkan objek adalah mudah - hanya panggil kelas seperti fungsi.

Contohnya:
my_dog = anjing ("buddy")
Ini mewujudkan objek Dog
baru dengan nama "Buddy"
. Di sebalik tabir, Python memanggil kaedah khas __init__
(juga dikenali sebagai pembina) untuk menubuhkan keadaan awal objek.
Anda boleh membuat pelbagai objek dari kelas yang sama:
-
dog1 = Dog("Max")
-
dog2 = Dog("Charlie")
Setiap akan menjadi contoh yang berasingan dengan datanya sendiri.
Mengapa menggunakan kelas?
Menggunakan kelas membantu mengatur kod anda dengan cara yang logik. Berikut adalah beberapa sebab mengapa mereka berguna:
- Kebolehgunaan semula : Anda boleh menggunakan semula struktur yang sama di pelbagai bahagian program anda.
- Encapsulation : Data dan fungsi dibundel bersama -sama, menjadikannya lebih mudah untuk dikendalikan.
- Abstrak : Pengguna kelas tidak perlu tahu bagaimana ia berfungsi secara dalaman - hanya apa yang boleh dilakukannya.
- Memodelkan entiti dunia nyata : Kelas sangat bagus untuk mewakili perkara seperti pengguna, produk, kenderaan, dan lain-lain, masing-masing dengan sifat dan tingkah laku mereka sendiri.
Jika anda membina apa -apa di luar skrip mudah - katakan, permainan, aplikasi web, atau simulasi - kelas membantu memastikan kod anda bersih dan dikekalkan.
Itulah idea teras di belakang kelas di Python. Mereka memberi anda kuasa untuk memodelkan sistem kompleks dengan cara yang jelas dan teratur. Jika anda baru bermula, jangan risau jika rasanya abstrak pada mulanya - sebaik sahaja anda mula menggunakannya, mereka akan menjadi sifat kedua.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah kelas di Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

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

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Untuk memanggil kod Python di C, anda mesti terlebih dahulu memulakan penterjemah, dan kemudian anda boleh mencapai interaksi dengan melaksanakan rentetan, fail, atau memanggil fungsi tertentu. 1. Inisialisasi penterjemah dengan py_initialize () dan tutupnya dengan py_finalize (); 2. Jalankan kod rentetan atau pyrun_simplefile dengan pyrun_simplefile; 3. Modul import melalui pyimport_importmodule, dapatkan fungsi melalui pyobject_getattrstring, bina parameter py_buildvalue, panggil fungsi dan proses kembali

ForwardreferencesinPythonallowreferencingclassesthatarenotyetdefinedbyusingquotedtypenames.TheysolvetheissueofmutualclassreferenceslikeUserandProfilewhereoneclassisnotyetdefinedwhenreferenced.Byenclosingtheclassnameinquotes(e.g.,'Profile'),Pythondela

Protokol deskriptor adalah mekanisme yang digunakan dalam python untuk mengawal tingkah laku akses atribut. Jawapan terasnya terletak pada pelaksanaan satu atau lebih __get __ (), __Set __ () dan __delete __ () kaedah. 1 .__ Dapatkan __ (diri, contoh, pemilik) digunakan untuk mendapatkan nilai atribut; 2 .__ Tetapkan __ (diri, contoh, nilai) digunakan untuk menetapkan nilai atribut; 3 .__ Padam __ (diri, contoh) digunakan untuk memadam nilai atribut. Penggunaan sebenar deskriptor termasuk pengesahan data, pengiraan hartanah yang ditangguhkan, pembalakan akses harta, dan pelaksanaan fungsi seperti harta dan kelas. Deskriptor dan pr

Pemprosesan data XML adalah perkara biasa dan fleksibel dalam Python. Kaedah utama adalah seperti berikut: 1. Gunakan xml.etree.elementtree untuk cepat menghuraikan XML mudah, sesuai untuk data dengan struktur yang jelas dan hierarki yang rendah; 2. Apabila menghadapi ruang nama, anda perlu menambah awalan secara manual, seperti menggunakan kamus ruang nama untuk dipadankan; 3. Untuk XML yang kompleks, adalah disyorkan untuk menggunakan LXML perpustakaan pihak ketiga dengan fungsi yang lebih kuat, yang menyokong ciri-ciri canggih seperti XPATH2.0, dan boleh dipasang dan diimport melalui PIP. Memilih alat yang betul adalah kunci. Modul terbina dalam disediakan untuk projek kecil, dan LXML digunakan untuk senario kompleks untuk meningkatkan kecekapan.

Apabila pelbagai penghakiman bersyarat ditemui, rantaian IF-ELIF-ELSE dapat dipermudahkan melalui pemetaan kamus, sintaks pertandingan, mod dasar, pulangan awal, dan lain-lain. 2. Python 3.10 boleh menggunakan struktur kes perlawanan untuk meningkatkan kebolehbacaan; 3. Logik kompleks boleh dimasukkan ke dalam corak dasar atau pemetaan fungsi, memisahkan logik utama dan pemprosesan cawangan; 4. Mengurangkan tahap bersarang dengan kembali terlebih dahulu, menjadikan kod lebih ringkas dan jelas. Kaedah ini dengan berkesan meningkatkan penyelenggaraan kod dan fleksibiliti.

Python multithreading sesuai untuk tugas I/O-intensif. 1. Ia sesuai untuk senario seperti permintaan rangkaian, bacaan dan penulisan fail, input pengguna menunggu, dan lain-lain, seperti crawler multi-threaded dapat menjimatkan masa menunggu permintaan; 2. Ia tidak sesuai untuk tugas-tugas yang berintensifkan pengkomputeran seperti pemprosesan imej dan operasi matematik, dan tidak dapat beroperasi selari kerana Lock Interpreter Global (GIL). Kaedah Pelaksanaan: Anda boleh membuat dan memulakan benang melalui modul threading, dan menggunakan Join () untuk memastikan bahawa benang utama menunggu benang kanak -kanak selesai, dan menggunakan kunci untuk mengelakkan konflik data, tetapi tidak disyorkan untuk membolehkan terlalu banyak benang untuk mengelakkan mempengaruhi prestasi. Di samping itu, threadpoolexecutor modul serentak.
