Pythonオブジェクト指向プログラミングのコアコンセプトであるPythonは、「1つのインターフェイス、複數(shù)の実裝」を指し、異なるタイプのオブジェクトの統(tǒng)一処理を可能にします。 1。多型は、メソッドの書(shū)き換えを通じて実裝されます。サブクラスは、親クラスの方法を再定義できます。たとえば、Animal ClassのSOCK（）方法は、犬と貓のサブクラスに異なる実裝を持っています。 2.多型の実用的な用途には、グラフィカルドローイングプログラムでdraw（）メソッドを均一に呼び出すなど、コード構(gòu)造を簡(jiǎn)素化し、スケーラビリティを向上させる、ゲーム開(kāi)発における異なる文字の共通の動(dòng)作の処理などが含まれます。 3. Pythonの実裝多型を満たす必要があります：親クラスはメソッドを定義し、子クラスはメソッドを上書(shū)きしますが、同じ親クラスの継承は必要ありません。オブジェクトが同じ方法を?qū)g裝する限り、これは「アヒル型」と呼ばれます。 4.注意すべきことには、メンテナンスが含まれます

デジタル資産市場(chǎng)は、その高ボラティリティで世界的な注目を集めています。この環(huán)境では、リターンを著実にキャプチャする方法が、無(wú)數(shù)の參加者が追求する目標(biāo)になりました。データとアルゴリズム駆動(dòng)型の特性に依存している定量的取引は、市場(chǎng)の課題に対処するための強(qiáng)力なツールになりつつあります。特に2025年には、今回の無(wú)限の可能性に満ちたノードが強(qiáng)力なプログラミング言語(yǔ)Pythonと組み合わさって、自動(dòng)化された「レンガ造り」戦略を構(gòu)築します。つまり、仲裁のために異なる取引プラットフォーム間の小さな価格スプレッドを使用して、効率的で安定した利益を達(dá)成する潛在的な方法と考えられています。

Golangofferssuperiorporformance、nativeconconcurrencyviagoroutines、および効率的なresourceusage、makingitidealforhigh-raffic、low-latencyapis;

クラスメソッドは、@ClassMethodデコレーターを介してPythonで定義されるメソッドです。最初のパラメーターはクラス自體（CLS）で、クラス?fàn)顟B(tài)へのアクセスまたは変更に使用されます。特定のインスタンスではなく、クラス全體に影響を與えるクラスまたはインスタンスを通じて呼び出すことができます。たとえば、Personクラスでは、show_count（）メソッドは作成されたオブジェクトの數(shù)を數(shù)えます。クラスメソッドを定義するときは、@ClassMethodデコレータを使用して、Change_Var（new_Value）メソッドなどの最初のパラメーターCLSに名前を付けてクラス変數(shù)を変更する必要があります。クラス方法は、インスタンスメソッド（自己パラメーター）および靜的メソッド（自動(dòng)パラメーターなし）とは異なり、工場(chǎng)の方法、代替コンストラクター、およびクラス変數(shù)の管理に適しています。一般的な用途には以下が含まれます。

パラメーターは関數(shù)を定義するときはプレースホルダーであり、引數(shù)は呼び出し時(shí)に特定の値が渡されます。 1。位置パラメーターを順?lè)硕嗓贡匾ⅳ?、順序が正しくない?chǎng)合は結(jié)果のエラーにつながります。 2。キーワードパラメーターはパラメーター名で指定されており、順序を変更して読みやすさを向上させることができます。 3.デフォルトのパラメーター値は、複製コードを避けるために定義されたときに割り當(dāng)てられますが、変數(shù)オブジェクトはデフォルト値として避ける必要があります。 4. Argsおよび *Kwargsは、不確実な數(shù)のパラメーターを処理でき、一般的なインターフェイスまたはデコレータに適していますが、読みやすさを維持するためには注意して使用する必要があります。

イテレータは、__iter __（）および__next __（）メソッドを?qū)g裝するオブジェクトです。ジェネレーターは、単純化されたバージョンのイテレーターです。これは、収量キーワードを介してこれらのメソッドを自動(dòng)的に実裝しています。 1. Iteratorは、次の（）を呼び出すたびに要素を返し、要素がなくなると停止例外をスローします。 2。ジェネレーターは関數(shù)定義を使用して、オンデマンドでデータを生成し、メモリを保存し、無(wú)限シーケンスをサポートします。 3。既存のセットを処理するときに反復(fù)器を使用すると、大きなファイルを読み取るときに行ごとにロードするなど、ビッグデータや怠zyな評(píng)価を動(dòng)的に生成するときにジェネレーターを使用します。注：リストなどの反復(fù)オブジェクトは反復(fù)因子ではありません。イテレーターがその端に達(dá)した後、それらは再作成する必要があり、発電機(jī)はそれを一度しか通過(guò)できません。

PythonManagesMemoryAutomatelyUsingTuntingAndagarBageCollector.ReferencountingTrackShowManyvariablesRefertoAnobject、およびThemeMoryisfreed.

@Propertyは、プロパティとしてメソッドを裝備するために使用されるPythonのデコレーターであり、プロパティにアクセスするときに論理的判斷または値の動(dòng)的計(jì)算を可能にします。 1. @propertyデコレータを介してゲッターメソッドを定義し、外部が屬性へのアクセスなどのメソッドを呼び出すようにします。 2.チェック値の有効性など、.setterを使用して割り當(dāng)て動(dòng)作を制御できます。.setterが定義されていない場(chǎng)合、読み取り専用屬性です。 3.プロパティの割り當(dāng)て検証、屬性値の動(dòng)的生成、內(nèi)部実裝の詳細(xì)を隠すなどのシーンに適しています。 4.それを使用する場(chǎng)合、屬性名はプライベート変數(shù)名と異なるため、デッドループを避け、軽量操作に適していることに注意してください。 5。例では、サークルクラスは半徑を非陰性に制限し、個(gè)人クラスはfull_name屬性を動(dòng)的に生成します