


Wie können Sie den Gleichheitsvergleich für Python-Objekte anpassen?
Benutzerdefinierter Gleichheitsvergleich in Python-Objekten
Das Standardverhalten von Python behandelt Objektinstanzen als unterschiedliche Einheiten, auch wenn sie identische Attribute haben. Dieses Verhalten kann problematisch sein, wenn Sie Objekte anhand ihrer internen Eigenschaften und nicht anhand ihrer Objektidentität vergleichen möchten. So passen Sie den Gleichheitsvergleich für Objektinstanzen an:
Definieren der eq-Methode
Um zu steuern, wie Objekte Ihrer benutzerdefinierten Klasse auf Gleichheit verglichen werden , definieren Sie die Methode eq innerhalb der Klassendefinition. Diese Methode benötigt zwei Argumente: self und other. Der self-Parameter bezieht sich auf das aktuelle Objekt, während other das Objekt darstellt, mit dem es verglichen wird.
<code class="python">class MyClass: def __init__(self, foo, bar): self.foo = foo self.bar = bar def __eq__(self, other): if not isinstance(other, MyClass): # Don't compare to unrelated types return NotImplemented return self.foo == other.foo and self.bar == other.bar</code>
Durch die Implementierung von __eq__ definieren Sie im Wesentlichen eine benutzerdefinierte Gleichheitsprüfung für Instanzen Ihrer Klasse. In diesem Beispiel vergleicht die Methode die foo- und bar-Attribute von self und other und gibt True zurück, wenn beide gleich sind.
Konsequenzen der Implementierung von eq
Durch die Implementierung von eq können Instanzen Ihrer Klasse nicht gehasht werden. Das bedeutet, dass sie nicht als Schlüssel in Wörterbüchern oder als Elemente in Mengen verwendet werden können. Dies liegt daran, dass Python auf die Funktion hash() angewiesen ist, um zu bestimmen, ob Objekte hashbar sind, und der Hashwert für ein Objekt aus seinem internen Inhalt abgeleitet wird. Da sich der Inhalt Ihrer Objekte aufgrund der Attributzuweisung ändern kann, können sie nicht zuverlässig gehasht werden.
Wenn Sie einen unveränderlichen Typ modellieren, sollten Sie auch die Hash-Methode implementieren, um die Konsistenz sicherzustellen und vorhersehbares Verhalten bei Verwendung in Sammlungen.
Vermeiden Sie allgemeine Lösungen
Versuchen Es wird nicht empfohlen, eine allgemeine Gleichheitsvergleichsmethode zu definieren, indem dict durchlaufen und Werte verglichen werden. Dieser Ansatz kann Objekte möglicherweise nicht korrekt vergleichen, wenn sie in ihren Wörterbüchern nicht vergleichbare oder nicht hashbare Typen enthalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können Sie den Gleichheitsvergleich für Python-Objekte anpassen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um mit Quantum Machine Learning (QML) zu beginnen, ist das bevorzugte Tool Python und Bibliotheken wie Pennylane, Qiskit, TensorFlowquantum oder Pytorchquantum müssen installiert werden. Machen Sie sich dann mit dem Prozess vertraut, indem Sie Beispiele ausführen, z. B. Pennylane zum Aufbau eines Quanten neuronalen Netzwerks. Implementieren Sie das Modell dann gemäß den Schritten der Datensatzvorbereitung, der Datencodierung, der Erstellung parametrischer Quantenschaltungen, klassisches Optimierer -Training usw.; Im tatsächlichen Kampf sollten Sie es vermeiden, komplexe Modelle von Anfang an zu verfolgen, Hardwarebeschränkungen zu beachten, hybride Modellstrukturen einzusetzen und kontinuierlich auf die neuesten Dokumente und offiziellen Dokumente zu verweisen, um die Entwicklung zu verfolgen.

Der Schlüssel zur Verwendung von Python zum Aufrufen von Webapi, um Daten zu erhalten, liegt darin, die grundlegenden Prozesse und gemeinsamen Tools zu beherrschen. 1. Die Verwendung von Anfragen zum Einlösen von HTTP -Anforderungen ist der direkteste Weg. Verwenden Sie die GET -Methode, um die Antwort zu erhalten und JSON () zu verwenden, um die Daten zu analysieren. 2. Für APIs, die Authentifizierung benötigen, können Sie Token oder Schlüssel über Header hinzufügen. 3.. Sie müssen den Antwortstatuscode überprüfen. Es wird empfohlen, die Antwort zu verwenden. 4. Mit Blick auf die Paging -Schnittstelle können Sie nacheinander verschiedene Seiten anfordern und Verzögerungen hinzufügen, um Frequenzbeschränkungen zu vermeiden. 5. Bei der Verarbeitung der zurückgegebenen JSON -Daten müssen Sie Informationen gemäß der Struktur extrahieren, und komplexe Daten können in Daten konvertiert werden

Python's OnelineIgelse ist ein ternärer Operator, der als Xifconditionelsey geschrieben wurde und zur Vereinfachung des einfachen bedingten Urteils verwendet wird. Es kann für die variable Zuordnung verwendet werden, wie z. B. Status = "Erwachsener" iFage> = 18LSE "minor"; Es kann auch verwendet werden, um Ergebnisse direkt in Funktionen wie Defget_Status (Alter) zurückzugeben: Rückgabe "Erwachsener" iFage> = 18LSE "Minor"; Obwohl eine verschachtelte Verwendung unterstützt wird, wie z. B. Ergebnis = "a" i i

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Der Schlüssel zum Schreiben von Pythons IFelse -Anweisungen liegt darin, die logische Struktur und Details zu verstehen. 1. Die Infrastruktur besteht darin, einen Code auszuführen, wenn die Bedingungen festgelegt werden. Andernfalls ist der Anliesiger ausgeführt, sonst ist optional. 2. Multi-Konditionsurteil wird mit ELIF umgesetzt und nacheinander ausgeführt und gestoppt, sobald es erfüllt ist. 3.. Verschachtelt, wenn es für ein weiteres Unterteilungsurteil verwendet wird, wird empfohlen, zwei Schichten nicht zu überschreiten. 4. Ein ternärer Ausdruck kann verwendet werden, um einfache IFelse in einem einfachen Szenario zu ersetzen. Nur wenn wir auf Einklebung, bedingte Reihenfolge und logische Integrität achten können, können wir klare und stabile Beurteilungscodes schreiben.

Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

Verwenden Sie Subprozess.run (), um die Befehle von Shell sicher auszuführen und die Ausgabe zu erfassen. Es wird empfohlen, Parameter in Listen zu übergeben, um Einspritzrisiken zu vermeiden. 2. Wenn die Shell -Eigenschaften erforderlich sind, können Sie Shell = True einstellen, aber achten Sie auf die Befehlsinjektion. 3. verwenden subprocess.popen, um die Echtzeit-Ausgangsverarbeitung zu realisieren. 4. Setzen Sie check = true, um Ausnahmen zu werfen, wenn der Befehl fehlschlägt. 5. Sie können direkt Ketten anrufen, um die Ausgabe in einem einfachen Szenario zu erhalten. Sie sollten Subprozess vorrangig machen. Die obigen Methoden überschreiben die Kernverwendung der Ausführung von Shell -Befehlen in Python.
