Les classes et les objets sont le c?ur de la programmation orientée objet Python. Les classes sont des modèles qui décrivent des objets avec les mêmes propriétés et comportements. Les objets sont des instances concrètes de classes. 1. La classe est définie à l'aide du mot-clé de classe et utilise la Big Camel Nomenclature pour initialiser les attributs via la méthode init; 2. L'objet est créé via la classe et peut accéder aux attributs et aux méthodes d'appel, auto représente l'objet lui-même et doit être le premier paramètre de la méthode; 3. Les attributs sont utilisés pour stocker les données et la méthode est utilisée pour effectuer des opérations. Il est recommandé d'initialiser uniformément les attributs dans init; 4. Les variables de classe appartiennent à la classe elle-même et sont partagées par toutes les instances, tandis que chaque variable d'instance est détenue indépendamment; 5. Par défaut, les objets mutables tels que les listes ne doivent pas être directement définis dans la classe, sinon ils seront partagés par toutes les instances. Ils doivent être placés dans init pour éviter la confusion des données. La ma?trise de ces concepts de base peut aider à écrire du code avec une structure claire et une réutilisabilité élevée.
Les classes et les objets sont les concepts de base de la programmation orientée objet dans la programmation Python. Les comprendre aidera à écrire du code avec une structure plus claire et plus réutilisable.

Que sont les classes et les objets?
Dans Python, une classe est un plan ou un modèle pour les types de données personnalisés qui décrivent les propriétés et les comportements partagés par une certaine classe de choses. L'objet est une instance spécifique créée en fonction de cette classe.

Par exemple, vous pouvez définir une classe Car
qui a des propriétés telles que la marque, la couleur, etc., ainsi que des méthodes telles que le démarrage et l'accélération. Ensuite, en fonction de cette classe, plusieurs objets spécifiques sont créés, comme une Toyota rouge et une BMW bleue.
Comment définir une classe?
Dans Python, utilisez le mot-clé class
pour définir une classe. Les noms de classe utilisent généralement la Big Camel Nomenclature (comme StudentProfile
).

La structure de base est la suivante:
voiture de classe: Def __init __ (self, marque, couleur): self.brand = marque self.color = couleur Def Start (Self): print (f "{self.brand} a démarré")
- La méthode
__init__
est une méthode spéciale, équivalente à un constructeur, qui est automatiquement appelé lors de la création d'un objet. -
self
représente l'objet lui-même et doit être transmis dans chaque méthode d'instance comme premier paramètre.
La création d'un objet est également très simple:
my_car = car ("Toyota", "rouge") my_car.start () # sortie: le moteur de Toyota est démarré
Comment utiliser les propriétés et les méthodes des objets?
Les propriétés d'un objet sont utilisées pour stocker des données et les méthodes sont utilisées pour effectuer des opérations. Vous pouvez ajouter de nouvelles propriétés à l'objet à tout moment, comme:
my_car.year = 2022
Cependant, il est recommandé d'essayer d'unifier les propriétés d'initialisation dans la méthode __init__
, afin que le code soit plus standardisé.
Lorsque vous appelez une méthode, vous n'avez pas besoin de passer manuellement en self
, Python le gérera automatiquement:
my_car.start ()
Si vous avez une méthode qui doit modifier l'état de l'objet, vous pouvez fonctionner sur les propriétés à l'intérieur de la méthode, telle que:
def change_color (self, new_color): self.color = new_color
Des malentendus communs entre les classes et les objets
Variable de classe vs variable d'instance
- Une variable de classe est une variable appartenant à la classe elle-même, et toutes les instances partagent la même valeur.
- Les variables d'instance sont détenues indépendamment par chaque objet.
Chien de classe: espèce = "canis familiaris" # Classe variable def __init __ (self, nom): self.name = name # variable d'instance
Utilisation abusive de soi
- Oublié d'écrire
self
entra?nera la fin de la méthode pour accéder aux données de l'objet. - Passer
self
-extrapolation peut également lancer une erreur.
- Oublié d'écrire
Les objets s'influencent mutuellement
- Si vous définissez une liste ou un dictionnaire par défaut dans votre classe, toutes les instances partageront cette référence, ce qui peut facilement conduire à la confusion des données.
Par exemple, l'exemple suivant aura des problèmes:
Classe MyClass: data = [] a = myClass () b = myClass () a.data.append (1) Imprimer (B.Data) # sortie [1] car ils partagent la même liste
Il doit être initialisé dans __init__
à la place:
Classe MyClass: def __init __ (soi): self.data = []
Fondamentalement, c'est tout. Les cours et les objets ne semblent pas compliqués, mais il est facile d'ignorer certains détails dans une utilisation réelle, surtout lorsque vous vous impliquez simplement dans la programmation orientée objet. Ce n'est qu'en ma?trisant ces concepts de base que nous pouvons mieux organiser la logique du code.
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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.

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.

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

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.
