Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Polymorphismus ist eines der Kernmerkmale der java-objektorientierten Programmierung. Der Kern liegt in "One Interface, Mehrfachimplementierungen". Es implementiert eine einheitliche Schnittstelle, um das Verhalten verschiedener Objekte durch Vererbung, Umschreiben und Aufw?rtstransformation zu verarbeiten. 1. Polymorphismus erm?glicht es der übergeordneten Klasse, sich auf Subklassenobjekte zu beziehen, und die entsprechenden Methoden werden nach dem tats?chlichen Objekt w?hrend der Laufzeit aufgerufen. 2. Die Implementierung muss die drei Bedingungen der Erbschaftsbeziehung, der Umschreibung und der Aufw?rtstransformation erfüllen. 3. Es wird h?ufig verwendet, um verschiedene Subklassobjekte, ein Sammelspeicher und das Framework -Design gleichm??ig zu behandeln. 4. Bei Verwendung k?nnen nur die von der übergeordneten Klasse definierten Methoden aufgerufen werden. Neue Methoden zu Unterklassen müssen nach unten transformiert und zugegriffen werden und auf die Art der Type achten.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um ein Objekt zu einem Generator zu machen, müssen Sie Werte auf Bedarf generieren, indem Sie eine Funktion, die Ertrag enth?lt, iterable Klassen definieren, die \ _ \ _ iter \ _ und \ _next \ _ Methoden oder Generatorausdrücke verwenden. 1. Definieren Sie eine Funktion mit Ertrag, geben Sie das Generatorobjekt zurück, wenn sie aufgerufen werden, und generieren Sie sie nacheinander. 2. Implementieren Sie die \ _ \ _ iter \ _ \ _ und \ _ \ _ Weiter \ _ \ _ \ _ in einer benutzerdefinierten Klasse zur Steuerung der iterativen Logik; 3. Verwenden Sie Generatorausdrücke, um schnell einen leichten Generator zu erstellen, der für einfache Transformationen oder Filterung geeignet ist. Diese Methoden vermeiden das Laden aller Daten in den Speicher, wodurch die Speichereffizienz verbessert wird.