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

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.

FunktionshidingInc -Auftrittsklasse -DefinesFunctionWithThesamenameasAsaBaseClassfunction und MakeTheBaseVersioninaccessiblethroughThederedClass

@Property ist ein Dekorateur in Python, mit dem Methoden als Eigenschaften maskiert werden und logische Urteile oder dynamische Berechnung von Werten beim Zugriff auf Eigenschaften erm?glichen. 1. Es definiert die Getter -Methode über den @Property Decorator, so dass die Au?enseite die Methode wie den Zugriff auf Attribute aufruft. 2. Es kann das Zuordnungsverhalten mit .Setter steuern, wie z. 3.. Es eignet sich für Szenen wie überprüfung der Eigenschaftenzuordnung, die dynamische Erzeugung von Attributwerten und das Ausblenden interner Implementierungsdetails. 4. Wenn Sie es verwenden, beachten Sie bitte, dass sich der Attributname vom privaten Variablennamen unterscheidet, um tote Schleifen zu vermeiden, und für leichte Operationen geeignet ist. 5. Im Beispiel schr?nkt die Kreisklasse Radius nicht negativ ein und die Personklasse erzeugt dynamisch Full_name-Attribut

Der Grund, warum Pythons private Variablen nicht direkt zugegriffen werden k?nnen, ist, dass der Name in Form von _className__Variable umgeschrieben wird, um unerwarteten Zugriff zu vermeiden. 1. Es kann gezwungen werden, über _className__Variable zugreifen zu k?nnen, aber es wird nicht empfohlen. 2. Es wird auch empfohlen, die Getter -Methode oder @Property zu verwenden, um die Zugriffsschnittstelle bereitzustellen. 3.. Sie k?nnen __Dict__ verwenden, um die internen Variablen des Objekts w?hrend des Debuggens anzuzeigen.

Das Beobachtermuster ist ein Verhaltensdesign-Muster, das verwendet wird, um eine Eins-zu-Viele-Abh?ngigkeit zwischen Objekten herzustellen. Es unterh?lt eine Reihe von Beobachtern durch Subjekt und benachrichtigt automatisch alle Beobachter, wenn sich ihr Zustand ?ndert. Die spezifischen Implementierungsschritte sind wie folgt: 1. Definieren Sie die Observer -Schnittstelle, einschlie?lich der update () -Methode; 2. Implementieren Sie die Betreffklasse, verwenden Sie den Container, um die Observer -Liste zu verwalten und Methoden anzuh?ngen, abzul?sen und zu benachrichtigen. 3. Erstellen Sie die Betonobserver -Klasse, um eine spezifische Aktualisierungslogik zu implementieren. Zu den Hinweisen geh?ren: Verwenden intelligenter Hinweise, um Speicherlecks zu vermeiden; Abstand zerst?rte Beobachter rechtzeitig; Berücksichtigung von Operationen mit Thread-sicher; und Kontrolle der Benachrichtigungsreihenfolge auf der Grundlage der Nachfrage.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

CRTP ist ein statisches polymorphes Designmuster, wobei sein Kern die Vererbung der abgeleiteten Klasse selbst des Parameters der Basisklassenvorlage ist. 1. Die Definitionsmethode ist, dass die Basisklasse eine Vorlage verwendet, um die abgeleitete Klasse als Parameter zu akzeptieren, und die abgeleitete Klasse erbt dann die Basisklasseninstanz; 2. Sein Vorteil liegt in der Analysemethode -Aufruf w?hrend der Zusammenstellung, um den Aufwand der Ausführung virtueller Funktionen zu vermeiden. 3. Es wird h?ufig in statischen Polymorphismus, Wiederverwendung von Code, Grenzfl?chengleichm??igkeit und Mischverhaltensszenarien verwendet. 4. Wenn Sie es verwenden, müssen Sie auf die Richtigkeit der Typ -Abgabe, die mangelnde dynamische Bindung, die erh?hte Debugging -Komplexit?t und m?gliche Code -Bl?hungsprobleme achten.