Heim > Backend-Entwicklung > Python-Tutorial > Detaillierte Erläuterung der Methoden, Eigenschaften und Iteratoren in Python

Detaillierte Erläuterung der Methoden, Eigenschaften und Iteratoren in Python

高洛峰
Freigeben: 2017-03-10 19:25:56
Original
1439 Leute haben es durchsucht

In diesem Artikel werden die Methoden, Eigenschaften und Iteratoren in Python ausführlich erläutert.

Konstruktionsmethode:

Die Konstruktionsmethode stellt eine Initialisierungsmethode namens init dar, die der in den vorherigen Beispielen verwendeten ähnelt.

Wenn ein Objekt erstellt wird, wird der Konstruktor sofort aufgerufen

>>> class FooBar:
    def __init__(self):
        self.somevar=42

        
>>> f=FooBar()
>>> f.somevar
>>> class fO
SyntaxError: invalid syntax
>>> class FooBar():
    def __init__(self,value=42):
        self.somevar=value

        
>>> f=FooBar('This is a constructor argument')
>>> f.somevar
'This is a constructor argument'
Nach dem Login kopieren

Überschreiben allgemeiner Methoden und spezieller Konstruktoren

>>> class Bird:
    def __init__(self):
        self.hungry=True
    def eat(self):
        if self.hungry:
            print 'Aaaah...'
            self.hungry=False
        else:
            print 'No,thanks!'

            
>>> b=Bird()
>>> b.eat()
Aaaah...
>>> b.eat()
No,thanks!
>>> class SongBird(Bird):
    def __init__(self):
        Bird.__init__(self)  #调用超类的构造方法
        self.sound='Squawk!'
    def sing(self):
        print self.sound

        
>>> sb=SongBird()
>>> sb.sing()
Squawk!
>>> sb.eat()
Aaaah...
>>> sb.eat()
No,thanks!
Nach dem Login kopieren

Superfunktion

super(SongBird,self)

>>> __metaclass__=type
>>> class Bird:
    def __init__(self):
        self.hungry=True
    def eat(self):
        if self.hungry:
            print 'Aaaah...'
            self.hungry=False
        else:
            print 'No,thinks!'

            
>>> class SongBird(Bird):
    def __init__(self):
        super(SongBird,self).__init__()
        self.sound='Squawk!'
    def sing(self):
        print self.sound

        
>>> n=SongBird()
>>> n.sing()
Squawk!
>>> n.eat()
Aaaah...
>>> n.eat()
No,thinks!
Nach dem Login kopieren

Eigenschaft

Durch Accessoren definierte Eigenschaften werden Eigenschaften genannt

>>> class Rectangle:
    def __init__(self):
        self.width=0    #特性
        self.height=0   #特性
    def setSize(self,size):    #通过访问器方法改变特性
        self.width,self.height=size
    def getSize(self):    #通过访问器方法访问特性
        return self.width,self.height

    
>>> r=Rectangle()
>>> r.width=10
>>> r.height=5
>>> r.getSize()
(10, 5)
>>> r.setSize((150,100))
>>> r.width
Nach dem Login kopieren

Eigenschaftsfunktion

>>> __metaclass__=type
>>> class Rectangle:
    def __init__(self):
        self.width=0
        self.height=0
    def setSize(self,size):
        self.width,self.height=size
    def getSize(self):
        return self.width,self.height
    size=property(getSize,setSize)

    
>>> r=Rectangle()
>>> r.width=10
>>> r.height=5
>>> r.size
(10, 5)
>>> r.size=150,100
>>> r.width
Nach dem Login kopieren

Iterator

Ein Iterator ist ein Generator mit next

>>> class Fibs:
    def __init__(self):
        self.a=0
        self.b=1
    def next(self):
        self.a,self.b=self.b,self.a+self.b
        return self.a
    def __iter__(self):
        return self

    
>>> fibs=Fibs()
>>> for f in fibs:
    if f>1000:
        print f
        break
>>> it=iter([1,2,3])
>>> it.next()
>>> it.next()
>>> class TestIterator:
    value=0
    def next(self):
        self.value+=1
        if self.value>10: raise StopIteration
        return self.value
    def __iter__(self):
        return self

    
>>> ti=TestIterator()
>>> list(ti)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
Nach dem Login kopieren

Yield-Generator

Jede Funktion, die eine Yield-Anweisung enthält, wird als Generator bezeichnet. Jedes Mal, wenn ein Wert generiert wird (mithilfe der yield-Anweisung), wird die Funktion eingefroren, d. h. die Funktion stoppt an diesem Punkt und wartet auf ihre Aktivierung. Nachdem die Funktion aktiviert wurde, beginnt die Ausführung an dem Punkt, an dem sie gestoppt wurde

>>> nested=[[1,2],[3,4],[5]]
>>> def flatten(nested):
    for sublist in nested:
        for element in sublist:
            yield element

            
>>> for num in flatten(nested):
    print num
2
4
Nach dem Login kopieren


Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der Methoden, Eigenschaften und Iteratoren in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Verwandte Etiketten:
Quelle:php.cn
Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Beliebte Tutorials
Mehr>
Neueste Downloads
Mehr>
Web-Effekte
Quellcode der Website
Website-Materialien
Frontend-Vorlage