


Comment empêcher une méthode d'être remplacée dans Python?
Jul 13, 2025 am 02:56 AMDans Python, bien qu'il n'y ait pas de mot-clé final intégré, il peut simuler des méthodes insurpassables grace à la réécriture du nom, des exceptions d'exécution, des décorateurs, etc. 1. Utilisez un préfixe de double trait pour déclencher le nom de nom, ce qui rend difficile pour les sous-classes de remplacer les méthodes; 2. Utilisez un décorateur personnalisé pour déterminer le type d'appelant et lancez une exception pour empêcher la redéfinition de la sous-classe; 3. Utilisez un décorateur personnalisé pour marquer la méthode comme final et vérifiez-la en combinaison avec des métaclasses ou des décorateurs de classe; 4. Le comportement peut être encapsulé en tant qu'attributs de propriété pour réduire la possibilité d'être modifiés. Ces méthodes offrent différents degrés de protection, mais aucun d'entre eux ne restreint complètement le comportement de couverture.
Dans Python, par défaut, les méthodes de classe peuvent être écrasées par les sous-classes. Si vous voulez qu'une méthode ne soit pas écrasée, le moyen le plus direct est d'obtenir des effets "non écortés" grace à des conventions de dénomination et à des modèles de conception, car Python lui-même n'a pas de mots clés comme final
ou C # de sealed
.

Voici quelques pratiques courantes:
L'écrasement du nom est réalisé en utilisant le préfixe de double sous-traitant (nom de nom)
Python fournit un mécanisme appelé "Nom Mangling". Lorsque vous précédez deux soulignements (tels que __method_name
) de la méthode ou de la propriété d'une classe, Python écrasera le nom, ce qui rend plus difficile l'accès ou l'écrasement en externe.

base de classe: def __my_method (self): imprimer ("Ceci est une méthode privée") def call_my_method (self): self .__ my_method () classe dérivée (base): def __my_method (self): imprimer ("essayer de remplacer") d = dérivé () D.CALL_MY_METHOD () # Sortie "Ceci est une méthode privée"
illustrer:
- En fait,
Derived.__my_method
ne remplace pasBase.__my_method
, mais définit une nouvelle méthode. - Parce que
Base.__my_method
a été renommée_Base__my_method
, il n'y aura pas de conflit. - Cette approche ne consiste pas à bloquer complètement la couverture, mais à rendre la couverture plus difficile.
Lancer une exception directement dans la méthode
Si vous souhaitez interdire explicitement les sous-classes d'écraser une méthode au moment de l'exécution, vous pouvez ajouter une logique de jugement à la méthode. Si vous détectez que la classe actuelle n'est pas la classe d'origine qui définit la méthode, une exception sera lancée.

base de classe: def my_method (self): Si type (self)! = base: augmenter TypeError ("My_Method ne peut pas être remplacé") print ("implémentation originale") classe dérivée (base): def my_method (self): imprimer ("essayer de remplacer")
Utilisez des scénarios:
- Convient aux situations où vous souhaitez trouver des problèmes pendant la phase de développement ou de débogage.
- L'inconvénient est qu'une erreur ne sera signalée que lorsque la méthode est appelée et que l'erreur ne peut pas être découverte à l'avance.
Simuler la méthode finale en utilisant le décorateur
Vous pouvez personnaliser un décorateur pour marquer certaines méthodes comme "non remplacées" et implémenter des fonctionnalités de type final
en vérifiant si les méthodes ont été redéfinies.
def final (méthode): setAttr (méthode, '__is_final__', true) Méthode de retour base de classe: @final def my_method (self): print ("Ceci est une méthode finale") classe dérivée (base): def my_method (self): imprimer ("essayer de remplacer")
Ensuite, vous pouvez combiner des métaclases ou des décorateurs de classe pour vérifier si la convention finale est violée.
Avantages de cette méthode:
- Plus flexible et les règles peuvent être personnalisées en fonction des besoins du projet.
- Un comportement de remplacement illégal peut être détecté lorsque la classe est définie.
Mais un code auxiliaire supplémentaire est nécessaire pour implémenter la pleine fonctionnalité.
Conseils: utilisez des alternatives de propriété
Si vous ne voulez pas qu'un comportement soit modifié, vous pouvez également envisager de le résumer dans une property
en lecture seule.
base de classe: @propriété statut def (auto): retourner "original" classe dérivée (base): @propriété statut def (auto): renvoyer "remplacé" # sera toujours écrasant
Cependant, cette méthode ne peut pas vraiment empêcher la couverture, elle fournit simplement une idée.
En général, Python est un langage qui met l'accent sur les ?programmeurs de confiance? et n'encourage pas les restrictions coercitives sur certains comportements. Mais dans le développement réel, si vous avez besoin d'éviter que les méthodes soient couvertes, vous pouvez atteindre des ?limitations douces? à travers les méthodes ci-dessus.
Fondamentalement, ces méthodes sont toutes. Bien qu'ils ne puissent pas être complètement ?scellés?, ils sont suffisants dans la plupart des cas.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

Utilisez le plot conjoint de Seaborn pour visualiser rapidement la relation et la distribution entre deux variables; 2. Le tracé de diffusion de base est implémenté par sn.jointplot (data = pointes, x = "total_bill", y = "Tip", kind = "dispers"), le centre est un tracé de dispersion et l'histogramme est affiché sur les c?tés supérieur et inférieur et droit; 3. Ajouter des lignes de régression et des informations de densité à un kind = "reg" et combiner marginal_kws pour définir le style de tracé de bord; 4. Lorsque le volume de données est important, il est recommandé d'utiliser "Hex"

Pour intégrer la technologie informatique des sentiments de l'IA dans les applications PHP, le noyau est d'utiliser les services cloud AIAPI (tels que Google, AWS et Azure) pour l'analyse des sentiments, envoyer du texte via les demandes HTTP et analyser les résultats JSON renvoyés et stocker les données émotionnelles dans la base de données, réalisant ainsi le traitement automatisé et les informations sur les données de la rétroaction des utilisateurs. Les étapes spécifiques incluent: 1. Sélectionnez une API d'analyse des sentiments d'IA appropriée, en considérant la précision, le co?t, le support linguistique et la complexité d'intégration; 2. Utilisez Guzzle ou Curl pour envoyer des demandes, stocker les scores de sentiment, les étiquettes et les informations d'intensité; 3. Construisez un tableau de bord visuel pour prendre en charge le tri prioritaire, l'analyse des tendances, la direction d'itération du produit et la segmentation de l'utilisateur; 4. Répondez aux défis techniques, tels que les restrictions d'appel API et les chiffres

Les listes de cha?nes peuvent être fusionnées avec la méthode join (), telles que '' .join (mots) pour obtenir "HelloworldFrompython"; 2. Les listes de nombres doivent être converties en cha?nes avec MAP (STR, nombres) ou [STR (x) Forxinnumbers] avant de rejoindre; 3. Toute liste de types peut être directement convertie en cha?nes avec des supports et des devis, adaptées au débogage; 4. Les formats personnalisés peuvent être implémentés par des expressions de générateur combinées avec join (), telles que '|' .join (f "[{item}]" ForIteminitems)

Installez PYODBC: utilisez la commande PiPInstallpyodbc pour installer la bibliothèque; 2. Connectez SQLServer: utilisez la cha?ne de connexion contenant le pilote, le serveur, la base de données, l'UID / PWD ou TrustEd_Connection via la méthode pyoDBC.Connect () et prendre en charge l'authentification SQL ou l'authentification Windows respectivement; 3. Vérifiez le pilote installé: exécutez pyodbc.Drivers () et filtrez le nom du pilote contenant ?SQLServer? pour vous assurer que le nom du pilote correct est utilisé tel que ?ODBCDriver17 pour SQLServer?; 4. Paramètres clés de la cha?ne de connexion

pandas.melt () est utilisé pour convertir les données de format larges en format long. La réponse consiste à définir de nouveaux noms de colonne en spécifiant id_vars conserver la colonne d'identification, Value_Vars Sélectionnez la colonne à fondre, var_name et valeur_name, 1.id_vars = 'name' signifie que la colonne de nom reste inchangée, 2.Value_vars = [Math ',' English ',' Science '. du nom de colonne d'origine, 4.value_name = 'score' définit le nouveau nom de colonne de la valeur d'origine et génère enfin trois colonnes, notamment le nom, le sujet et le score.

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