


Quelles sont les méthodes Python Magic (méthodes Dunder)?
Les méthodes de magie Python, également appelées méthodes Dunder (abréger pour les méthodes "Double Calcore"), sont des méthodes spéciales qui commencent et se terminent par des traits de soulignement doubles ( __
). Ils fournissent un moyen de personnaliser le comportement des objets et des classes en réponse aux opérateurs et fonctions intégrés. Ces méthodes ne sont pas directement appelées par le programmeur; Au lieu de cela, ils sont invoqués implicitement par l'interpréteur Python lorsque certaines opérations sont effectuées sur des objets d'une classe. Par exemple, lorsque vous ajoutez deux objets ensemble à l'aide de l'opérateur
, Python vérifie en interne si la classe de ces objets définit la méthode magique __ ajouter __
. Si c'est le cas, cette méthode est appelée pour effectuer l'ajout; Sinon, un TypeError
est augmenté. Ces méthodes vous permettent de définir comment vos classes personnalisées interagissent avec les fonctionnalités principales de Python, ce qui rend votre code plus intuitif et pythonique. Ils étendent essentiellement les capacités des opérateurs et des fonctions intégrés pour fonctionner de manière transparente avec vos propres structures de données personnalisées. Le nom "Dunder" est un familier provenant des doubles soulignements entourant leurs noms.
Comment puis-je surcharger les opérateurs de Python en utilisant des méthodes magiques?
La surcharge de l'opérateur dans Python est réalisée grace à l'utilisation de méthodes magiques spécifiques. Chaque opérateur a une méthode magique correspondante qui définit comment elle doit se comporter lorsqu'elle est appliquée aux objets d'une classe personnalisée. Par exemple:
-
__ Ajouter __ (self, autre)
: surcharge l'opérateurself
(l'instance de la classe) etautre
(l'objet ajouté) comme arguments. Il doit renvoyer le résultat de l'ajout. -
__ Sub __ (self, autre)
: surcharge l'opérateur-
. -
__ Mul __ (self, autre) :
DéCHARGE LE* Opérateur. -
__ TRUEV __ (self, autre)
: surcharge l'opérateur/
. -
__ Floordiv __ (self, autre) Division).
-
__ mod __ (self, autre)
: surcharge l'opérateur%
(modulo). -
__ POW __ (self, autre)
: dépasse le**
l'opérateur (Exponentiation). -
__ lt __ (self, autre)
: surcharge l'opérateur& lt;
(moins que). -
__ le __ (self, autre)
: qui s'élevait à l'opérateur& lt; = à).
-
__ gt __ (self, autre)
: surcharge l'opérateur& gt;
(supérieur à). -
__ ge __ (self, autre)
: facilite le& gt; = code> opera à).
-
__ Eq __ (self, autre)
: surcharge l'opérateur==
(égal à). -
__ NE __ (self, autre) :
Operons le! =
L'opérateur (non l'égal (pas d'égal, l'opérateur (non égal> l'opérateur (non égalé to).
Exemple:
Vector de classe: def __init __ (self, x, y): self.x = x self.y, y def __add __ (self, autre): Vector (self.x autre.x, self.y autre.y) def __St) f & quot; vector ({self.x}, {self.y}) & quot; V1 = vector (1, 2) v2 = vector (3, 4) v3 = v1 v2 imprimer (v3) # sortie: vector (4, 6)
Dans cet exemple, le __ ajouter __
surcharge l'opérateur
pour les objets Vector
. Notez que vous devez souvent définir à la fois les méthodes ajouter et radd pour la surcharge complète de l'opérateur. radd gère le cas où votre objet personnalisé se trouve sur le c?té droit de l'opérateur. Des paires similaires existent pour d'autres opérateurs.
Quels sont les cas d'utilisation courants pour les méthodes magiques Python dans la programmation orientée objet?
Les méthodes magiques sont cruciales pour construire des classes robustes et intuitives. Voici quelques cas d'utilisation courants:
- Surcharge de l'opérateur: Comme indiqué ci-dessus, cela vous permet de définir comment les opérateurs standard fonctionnent avec vos objets personnalisés.
- Représentation de la cha?ne:
__ str __ (self)
et__ repre cordes. <code> __ str __
devrait fournir une représentation conviviale, tandis que__ repr __
devrait être sans ambigu?té et adapté au débogage. - itération:
__ iter __ (self)
et__ Next __ (self)
vous permettre de créer des objets informatiques, permettent la prochaine __ (auto)pour
boucles sur vos classes personnalisées. - Gestion du contexte:
__ Entrez __ (self)
et__ Exit __ (self)
sont utilisés avec laavec une déclaration
pour la gestion des ressources (EG, la gestion des fichiers, les connexions de données).__ getAttr __ (self, nom)
et__ setAttr __ (self, nom, valeur)
vous permettez de personnaliser comment les attributs sont accessibles et modifiés. - Comparaison: Des méthodes comme
etc., vous permettez de définir comment vos objets se comparent les uns aux autres.
- Comportement de collecte: Méthodes comme
__ Len __
,__ GetItem __
,__ Setitem __
Vous permettez d'implémenter des collections personnalisées qui se comportent comme des listes de magie, des dictionnaires, et et et. Pour créer des classes personnalisées avec un comportement intuitif?Bien qu'il existe de nombreuses méthodes magiques, certaines sont plus fondamentales pour créer des classes personnalisées bien comparées:
-
__ Init __ (self, ...)
: le constructeur, essentiel pour initialiser les attributs d'objets. -
__ repr __ (self)
: fournir des représentations de cha?nes lisibles par l'homme et sans ambigu?té de vos objets. -
__ Eq __ (self, autre) code>:
crucial pour définir l'égalité entre votre classe. -
si Votre classe représente une collection, vous permettant d'utiliser la fonction <code> len ()
.
Ces quatre sont souvent le minimum requis pour faire comporter une classe personnalisée de manière prévisible et conviviale. L'ajout d'autres méthodes magiques dépend des fonctionnalités spécifiques que vous souhaitez implémenter, mais ces quatre fournissent une base solide pour créer des classes bien con?ues dans Python.
-
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.

TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
