Polimorfisme dalam kelas python
Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk mempermudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Nota termasuk menjaga tanda tangan kaedah konsisten, mengelakkan lebih banyak reka bentuk, dan meningkatkan keselamatan dalam kombinasi dengan isInstance () atau hasattr ().
Polimorfisme dalam Python adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek. Ringkasnya, ia adalah "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan". Ia membolehkan kita mengendalikan pelbagai jenis objek dengan cara yang bersatu.
Apakah polimorfisme?
Di Python, polimorfisme biasanya dicerminkan dalam kaedah yang mengatasi. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah yang diwarisi dari kelas induk supaya nama kaedah yang sama mempunyai tingkah laku yang berbeza dalam kelas yang berbeza.
Sebagai contoh, anda mempunyai kelas Animal yang mempunyai kaedah speak() . Kemudian Dog dan Cat adalah subkelasnya, dan mereka masing -masing melaksanakan speak() :
Haiwan Kelas:
def bercakap (diri):
lulus
anjing kelas (haiwan):
def bercakap (diri):
Kembali "Woof!"
Kucing Kelas (Haiwan):
def bercakap (diri):
Kembali "Meow!"Pada masa ini, anda boleh memanggil kaedah ini dengan cara yang bersatu:
haiwan = [anjing (), kucing ()]
untuk haiwan di haiwan:
cetak (haiwan.speak ())Ini adalah kuasa polimorfisme: kaedah panggilan yang sama, hasil pelaksanaan yang berbeza.
Penggunaan praktikal polimorfisme
Salah satu penggunaan polimorfisme yang paling biasa adalah untuk mempermudahkan struktur kod , terutamanya apabila berurusan dengan pelbagai objek yang sama. Sebagai contoh, anda sedang membangunkan program lukisan graf, termasuk bulatan, segi empat tepat, segitiga, dan lain -lain, dan setiap bentuk mempunyai kaedah draw() . Selepas menggunakan polimorfisme, anda boleh melintasi semua grafik dan draw() tanpa mengambil berat tentang apa grafiknya.
- Pengendalian acara bersatu untuk pelbagai kawalan di Perpustakaan Antara Muka Grafik
- Tingkah laku biasa watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan (seperti pergerakan, serangan)
- Kaedah bacaan sumber data yang berbeza adalah konsisten dalam pemprosesan data
Kelebihan ini ialah kod itu lebih jelas dan lebih berskala.
Bagaimana untuk mencapai polimorfisme?
Ciri -ciri menaip dinamik Python menjadikan polimorfisme sangat semula jadi untuk dilaksanakan. Hanya dua syarat yang perlu dipenuhi:
- Kelas induk mentakrifkan kaedah (juga boleh menjadi kaedah abstrak)
- Subclass menulis semula kaedah ini
Python tidak memaksa hubungan warisan untuk mencapai polimorfisme seperti Jawa. Walaupun kelas induk yang sama tidak diwarisi, selagi objek melaksanakan nama dan kaedah parameter yang sama, ia boleh ditangani secara seragam.
Contohnya:
Kereta Kelas:
def bergerak (diri):
Cetak ("Kereta bergerak di jalan raya")
Kapal Kelas:
def bergerak (diri):
Cetak ("Bot Sails on Water")
kenderaan = [kereta (), bot ()]
untuk V dalam kenderaan:
v.move () Walaupun Car dan Boat tidak mempunyai kelas induk yang sama, kerana kedua -duanya melaksanakan kaedah move() , mereka juga boleh mencerminkan kesan polimorfik. Amalan ini dipanggil "menaip itik" - ia kelihatan seperti itik, dan kedengarannya seperti itik, dan ia adalah itik.
Perhatikan perincian kecil
- Tandatangan kaedah mestilah konsisten : Jika anda ingin memanggil antara muka bersatu, parameter kaedah setiap subkelas harus konsisten, jika tidak, ralat mungkin berlaku.
- Elakkan lebih banyak reka bentuk : Tidak semua tempat memerlukan polimorfisme. Kadang -kadang lebih jelas untuk menilai secara langsung jenis tersebut.
- Ia lebih selamat untuk digunakan bersama dengan isInstance () atau hasattr () : terutamanya jika anda tidak pasti jika objek mempunyai kaedah.
Pada dasarnya itu sahaja. Polimorfisme terdengar mewah, tetapi sebenarnya ia bermakna menggunakan antara muka bersatu untuk memproses objek yang berbeza di tempat yang betul. Python agak semula jadi.
Atas ialah kandungan terperinci Polimorfisme dalam kelas python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Cara Menggunakan PHP Digabungkan dengan AI Untuk Mencapai Ralat Pembetulan Ralat PHP Pengesanan dan Pengoptimuman Sintaks PHP
Jul 25, 2025 pm 08:57 PM
Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x
PHP memanggil AI Pembantu Suara Pintar PHP Pembinaan Sistem Interaksi Suara PHP
Jul 25, 2025 pm 08:45 PM
Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.
Siap Blockbuster Python Online Melihat Masuk Python Percuma Koleksi Laman Web Siap
Jul 23, 2025 pm 12:36 PM
Artikel ini telah memilih beberapa laman web projek "selesai" Python dan portal sumber pembelajaran "blockbuster" peringkat tinggi untuk anda. Sama ada anda sedang mencari inspirasi pembangunan, mengamati dan belajar kod sumber peringkat induk, atau secara sistematik meningkatkan keupayaan praktikal anda, platform ini tidak boleh dilepaskan dan dapat membantu anda berkembang menjadi tuan python dengan cepat.
Cara Menggunakan PHP Untuk Membangunkan Algoritma Cadangan Modul Cadangan Produk PHP dan Analisis Kelakuan Pengguna
Jul 23, 2025 pm 07:00 PM
Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.
Cara Membangunkan Sistem Borang Pintar AI Dengan Reka Bentuk dan Analisis Pistol PHP PHP
Jul 25, 2025 pm 05:54 PM
Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES
Contoh Bersama Seaborn Python
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"
Cara Menggunakan PHP Untuk Melaksanakan Sistem Cadangan Kandungan AI PHP Mekanisme Pengedaran Kandungan Pintar
Jul 23, 2025 pm 06:12 PM
1. PHP terutamanya menjalankan pengumpulan data, komunikasi API, pemprosesan peraturan perniagaan, pengoptimuman cache dan paparan cadangan dalam sistem cadangan kandungan AI, dan bukan secara langsung melaksanakan latihan model kompleks; 2. Sistem ini mengumpul tingkah laku pengguna dan data kandungan melalui PHP, memanggil perkhidmatan AI back-end (seperti model Python) untuk mendapatkan hasil cadangan, dan menggunakan Redis Cache untuk meningkatkan prestasi; 3. Algoritma cadangan asas seperti penapisan kolaboratif atau persamaan kandungan boleh melaksanakan logik ringan dalam PHP, tetapi pengkomputeran besar-besaran masih bergantung kepada perkhidmatan AI profesional; 4. Pengoptimuman perlu memberi perhatian kepada masa nyata, permulaan sejuk, kepelbagaian dan maklum balas yang ditutup gelung, dan cabaran termasuk prestasi konkurensi tinggi, kestabilan kemas kini model, pematuhan data dan tafsiran cadangan. PHP perlu bekerjasama untuk membina maklumat yang stabil, pangkalan data dan front-end.
PHP bersepadu AI Pintar Imej Pemprosesan PHP Pengindahan imej dan penyuntingan automatik
Jul 23, 2025 pm 07:12 PM
PHP bersepadu pemprosesan imej AI memerlukan bantuan API pihak ketiga atau model tempatan, yang tidak dapat dilaksanakan secara langsung; 2. Gunakan perkhidmatan siap sedia seperti API Google CloudVision untuk dengan cepat merealisasikan pengiktirafan wajah, pengesanan objek dan fungsi lain. Kelebihannya adalah perkembangan pantas dan fungsi yang kukuh. Kelemahannya adalah bahawa mereka perlu membayar, bergantung kepada rangkaian dan mempunyai risiko keselamatan data; 3. Menyebarkan model AI tempatan melalui perpustakaan imej PHP seperti Imagick atau GD yang digabungkan dengan TensorFlowlite atau Onnxruntime. Ia boleh disesuaikan, data lebih selamat, dan kosnya rendah, tetapi perkembangannya sukar dan memerlukan pengetahuan AI; 4. 5. Memilih API Pemprosesan Imej AI harus komprehensif
