Python abstrakte Basisklassen ABC
ABC ist ein Modul in Python, mit dem abstrakte Basisklassen definiert werden. Es erzwingt Unterklassen, um bestimmte Verhaltensweisen durch abstrakte Methoden zu implementieren. Bei der Verwendung müssen Sie ABC und AbstractMethod aus dem ABC -Modul importieren, ABC erben und @abstractMethod verwenden, um die Methoden zu markieren, die neu geschrieben werden müssen. Abstrakte Klassen können gewöhnliche Methoden und abstrakte Methoden enthalten, und Unterklassen müssen alle abstrakten Methoden implementieren, bevor sie instanziiert werden können. Es ist für Szenarien geeignet, die Schnittstellen vereinheitlichen, eine teilweise Logik teilen und die Klarheit von Codestrukturen wie Plug-in-Systeme, Framework-Design und Multi-Data-Quellverarbeitung verbessern.
Pythons ABC (abstrakte Basisklassen) können abstrakte Klassenkonzepte in objektorientiertem Umlauf gut implementieren. Es definiert nicht nur Schnittstellen, sondern zwingt auch Unterklassen, bestimmte Methoden zu implementieren, was sehr nützlich ist, um Code mit klarer Struktur und starker Wartung zu erstellen.

Was ist ABC?
ABC ist ein Modul in Python, das abstrakte Basisklassen definiert. Abstrakte Basisklassen können nicht instanziiert werden, sie können nur vererbt werden. Das Kernmerkmal ist, dass eine oder mehrere abstrakte Methoden in einer Klasse deklariert werden können und diese Methoden in einer Unterklasse implementiert werden müssen.

Wenn Sie beispielsweise eine Shape
haben und alle area()
implementieren möchten, können Sie ABC verwenden, um diese Einschränkung zu erzwingen:
von ABC Import ABC, AbstractMethod Klassenform (ABC): @abstractMethod Def Area (Selbst): passieren
Wenn Sie versuchen, Shape
direkt zu instanziieren, oder die Unterklasse keinen area()
, meldet das Programm einen Fehler.

Wie definiere ich abstrakte Klassen mit ABC?
Um ABC zu verwenden, müssen Sie zunächst ABC
und abstractmethod
aus dem abc
-Modul importieren. Erstellen Sie dann abstrakte Basisklassen, indem Sie ABC
erben, und verwenden Sie den @abstractmethod
Decorator, um die Methoden zu markieren, die neu geschrieben werden müssen.
Häufige Praktiken sind wie folgt:
- Es können normale Methoden in abstrakten Klassen oder abstrakten Methoden geben.
- Unterklassen müssen alle abstrakten Methoden implementieren, die so instanziiert werden können
- Es kann mit
@property
,@classmethod
und anderen Dekoratoren verwendet werden
Zum Beispiel:
Klassentier (ABC): @abstractMethod def spreche (selbst): passieren Def Greet (Selbst): print (f "{self.speak ()}!")
Hier speak()
ist eine abstrakte Methode, aber greet()
ist eine konkrete Methode, und Unterklassen können sie direkt aufrufen.
Wann ist ABC geeignet?
ABC ist besonders für die folgenden Situationen geeignet:
- Sie müssen eine Reihe von Schnittstellen definieren, um sicherzustellen, dass Unterklassen bestimmte Verhaltensweisen implementieren
- Unterschiedliche Unterklassen haben eine gewisse Logik, aber sie haben ihre eigenen einzigartigen Implementierungsmethoden.
- Sie möchten die Lesbarkeit und strukturelle Klarheit Ihres Codes verbessern, wodurch willkürliches Vererbung und Missbrauch vermieden werden
Einige praktische Anwendungen umfassen:
- Einheitliche Schnittstelle beim Erstellen eines Plug-in-Systems
- Geben Sie beim Entwerfen eines Framework die Methode an, die Komponenten implementieren müssen
- Mehrere Datenquellenverarbeitung, z. B. verschiedene Datenbankadapter müssen
connect()
undquery()
implementieren
Es ist zu beachten, dass Python eine dynamisch typisierte Sprache ist und keine Schnittstellen wie Java benötigt. ABC ist also eher wie eine "weiche Einschränkung", die zur Erinnerung und Organisation von Codestrukturen während der Entwicklung verwendet wird.
Achten Sie auf kleine Details
- Wenn eine Klasse ABC erbt, aber nicht alle abstrakten Methoden implementiert, wird sie selbst eine abstrakte Klasse selbst
- Die abstrakte Methode kann
@classmethod
oder@property
sein, muss jedoch mit@abstractmethod
- Wenn Sie
abc.abstractmethod
verwenden, schreiben Sie nicht als alte Schreibmethoden wieabc.abstractclassmethod
(obwohl es noch unterstützt wird, wird empfohlen,@abstractmethod
zu verwenden, um es zu wickeln)).
Grundsätzlich ist das. Die rationale Verwendung von ABC kann das Klassengestaltung klarer und leichter aufrechterhalten. Es ist jedoch nicht notwendig zu verwenden, und manchmal können einfache Vereinbarungen das Problem lösen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython abstrakte Basisklassen ABC. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

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.

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,

In Python sollten die folgenden Punkte bei der Zusammenführung von Zeichenfolgen mithilfe der Methode join () bezeichnet werden: 1. Verwenden Sie die Str.Join () -Methode, die vorherige Zeichenfolge wird beim Aufrufen als Linker verwendet, und das iterable Objekt in den Klammern enthält die angeschlossene Zeichenfolge. 2. Stellen Sie sicher, dass die Elemente in der Liste alle Zeichenfolgen sind und wenn sie Nicht-String-Typen enthalten, müssen sie zuerst konvertiert werden. 3. Wenn Sie verschachtelte Listen bearbeiten, müssen Sie die Struktur vor dem Anschließen abflachen.

Um Python -Webcrawler zu beherrschen, müssen Sie drei Kernschritte erfassen: 1. Verwenden Sie Anfragen, um eine Anfrage zu initiieren, Webseiteninhalte durch GET -Methode zu erhalten, die Einstellung von Headern zu beachten, Ausnahmen zu bearbeiten und Robots.txt zu entsprechen. 2. Verwenden Sie BeautifulSoup oder XPath, um Daten zu extrahieren. Ersteres eignet sich zum einfachen Parsen, während letzteres flexibler und für komplexe Strukturen geeignet ist. 3.. Verwenden Sie Selen, um Browseroperationen für dynamische Ladeinhalte zu simulieren. Obwohl die Geschwindigkeit langsam ist, kann sie mit komplexen Seiten fertig werden. Sie können auch versuchen, eine Website -API -Schnittstelle zu finden, um die Effizienz zu verbessern.

String -Listen können mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate können durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

Verwenden Sie httpx.asyncclient, um asynchrone HTTP -Anforderungen effizient zu initiieren. 1. Basic-Get-Anfragen verwalten Clients über Asyncwith und verwenden Sie AwaitClient.get, um nicht blockierende Anforderungen zu initiieren. 2. kombiniert asyncio.gather, sich mit asyncio zu kombinieren. Gather kann die Leistung erheblich verbessern, und die Gesamtzeit entspricht der langsamsten Anfrage. 3.. Unterstützen Sie benutzerdefinierte Header, Authentifizierung, Base_url und Zeitüberschreitungseinstellungen; 4. kann Postanfragen senden und JSON -Daten tragen; 5. Achten Sie darauf, dass das Mischen von synchronem asynchronem Code vermieden wird. Der Proxy-Support muss auf die Back-End-Kompatibilität achten, die für Crawlers oder API-Aggregation und andere Szenarien geeignet ist.
