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

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.

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.

PythonmanageMeMoryautomaticaticuseReferenceCountingandAGARBAGECollector

Ripple definiert die zukünftige Landschaft der Finanzbranche neu, indem er eine Nationalbanklizenz beantragt und die neue Rolle von XRP in der Kryptowirtschaft f?rdert. Beherrschen Sie die neuesten Trends und eingehenden Beobachtungen und nutzen Sie die Trendchancen. Das Kryptow?hrungs -?kosystem befindet sich in einer schnellen Entwicklung, und Ripple und sein digitales Asset XRP stehen zweifellos im Zentrum des Sturms. Eine Reihe von Aktionen, die im US -Bankensystem durchgeführt wurden, erregen weit verbreitete Aufmerksamkeit. All diese Entwicklung scheint ein echtes finanzielles Drama zu sein, das allm?hlich beginnt! Die Bestrebungen der Bankenindustrie von Ripple sind ungef?hr der Schlüssel zum CEO von Ripple, Brad Garlinghouse, ist nicht mehr zufrieden mit den Grenzen des traditionellen Fintech. Als wichtiger Schritt in strategischen Upgrades, Ripple

@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

Die überlastung des Python -Operators ist eine Technik, die operatives Verhalten wie, -, == usw. für benutzerdefinierte Klassen definiert. Es erm?glicht Klassenobjekten, Standardbetreiber zu unterstützen und den Code pr?gnanter und natürlicher zu gestalten. Um Operatoren zu überlasten, müssen Sie entsprechende Spezialmethoden implementieren, z. B. __add__ entspricht __sub__ und __eq__ entspricht ==. Das Implementieren von __ADD__ in der Punktklasse kann beispielsweise zwei Punktobjekten addieren und ein neues Objekt zurückgeben. Bemerken Sie sich bei der Verwendung bitte: 1. __add__ sollten ein neues Objekt zurückgeben, anstatt sich selbst zu ?ndern; 2. Notimplemented kann für nicht-?hnliche Objekte zurückgegeben werden; 3.. Reverse Operations sollte implementiert werden __radd__ usw.; 4. Die Rückgabetyp sollte vernünftig sein, um logische Verwirrung zu vermeiden. 5. Es ist am besten, in Paaren von Vergleichsbetreibern zu erscheinen.