Perbezaan utama antara kaedah kelas dan kaedah statik ialah parameter lulus dan tujuan. ① Kaedah Kelas Kelas Menerima sebagai parameter pertama (CLS), yang boleh digunakan untuk mengakses sifat dan kaedah kelas, yang sesuai untuk kaedah kilang atau operasi peringkat kelas; ② Kaedah statik tidak menerima parameter lulus secara automatik, tetapi lebih seperti fungsi biasa yang terikat pada kelas, sesuai untuk fungsi alat atau enkapsulasi logik; ③ Kaedah kelas menyokong warisan dan menulis semula dan boleh mengembalikan contoh subkelas, sementara kaedah statik juga menyokong penulisan semula, tetapi tidak melibatkan keadaan kelas atau contoh; ④ Jika kaedah perlu memanggil kelas itu sendiri data, pilih kaedah kelas. Jika ia hanya klasifikasi logik dan tidak mempunyai struktur kelas, pilih kaedah statik.
Dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, class method
dan static method
adalah dua konsep yang mudah mengelirukan. Mereka semua boleh ditakrifkan dalam kelas dan tidak bergantung kepada keadaan tertentu contohnya, tetapi terdapat perbezaan yang jelas dalam kegunaan dan tingkah laku.

Ringkas:

-
class method
menerima kelas sebagai parameter tersirat (biasanya dinamakancls
) dan sesuai untuk membuat kaedah kilang atau mengendalikan logik yang berkaitan dengan kelas. -
static method
tidak menerima kelas atau contoh sebagai parameter, tetapi lebih seperti fungsi normal yang diletakkan di dalam kelas, digunakan untuk mengatur struktur kod.
Mari kita lihat perbezaan antara kedua -dua dari beberapa perspektif praktikal.
Apakah kaedah kelas?
class method
adalah kaedah yang ditakrifkan dengan penghias @classmethod
, dan parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (konvensyen adalah cls
). Ciri ini menjadikannya sangat sesuai untuk operasi berasaskan kelas, seperti membuat contoh konfigurasi yang berbeza.

Contohnya:
orang kelas: def __init __ (diri, nama): self.name = name @classmethod def dari_full_name (cls, full_name): Pertama, terakhir = full_name.split () kembali cls (f "{first} {last}") p = person.from_full_name ("John Doe") cetak (p.name) # output John Doe
Dalam contoh ini, from_full_name
adalah kaedah kilang tipikal. Tidak kira apa subclass yang anda mewarisi Person
untuk mencipta, ia akan menggunakan subclass secara automatik untuk membuat contoh.
Kegunaan biasa termasuk:
- Pembina peringkat kelas
- Ubah suai atribut kelas
- Menjana contoh yang berbeza mengikut input yang berbeza
Apakah kaedah statik?
static method
ditakrifkan dengan penghias @staticmethod
dan tidak menerima parameter yang diluluskan secara automatik (tidak ada self
atau cls
). Ia pada dasarnya adalah "fungsi yang terikat kepada kelas" yang tidak akan menjejaskan keadaan kelas atau contoh.
Mari ambil contoh mudah:
Mathutils kelas: @staticmethod def tambah (a, b): Kembali AB hasil = mathutils.add (3, 5) cetak (hasil) # output 8
Di sini kaedah add
hanyalah fungsi tambahan umum, dan diletakkan di dalam kelas MathUtils
hanya untuk mengatur struktur kod.
Gunakan senario termasuk:
- Fungsi alat tidak mempunyai hubungan langsung dengan kelas itu sendiri
- Secara logiknya milik kelas, tetapi tidak perlu mengakses data kelas atau contoh
- Meningkatkan kebolehbacaan kod dan modul
Perbezaan utama antara kaedah kelas vs kaedah statik
Ciri -ciri | Kaedah Kelas | Kaedah statik |
---|---|---|
Sama ada untuk menerima parameter kelas | ? Menerima cls secara automatik |
? Tidak diterima |
Sama ada untuk mengakses atribut/kaedah kelas | ? boleh diakses melalui cls
|
? Menyusahkan untuk mengakses secara langsung |
Sama ada untuk menyokong penulisan semula warisan | ? Sokongan | ? Sokongan |
Penggunaan utama | Kaedah kilang, operasi peringkat kelas | Fungsi alat, enkapsulasi logik |
Anda boleh memahami perkara ini:
- Sekiranya anda perlu memanggil kaedah atau sifat lain kelas itu sendiri di dalam kaedah, berikan keutamaan kepada
class method
- Sekiranya kaedah ini hanya diletakkan di dalam kelas dengan cara dan tidak mempunyai hubungan yang besar dengan kelas, maka gunakan
static method
Kaedah mana yang lebih disyorkan?
Tidak ada jawapan mutlak untuk soalan ini, ia bergantung kepada keperluan khusus. Tetapi beberapa cadangan praktikal dapat diingat:
- Apabila anda ingin mengembalikan contoh kelas semasa atau subkelasnya, gunakan
class method
- Sekiranya kaedah ini hanya beberapa logik tambahan dan tidak melibatkan data dari kelas atau keadaan, gunakan
static method
- Jangan memasukkan semua fungsi alat ke dalam kelas, kerana ia akan mengurangkan kejelasan kod
Pada dasarnya itu sahaja. Walaupun kedua -dua konsep ini kelihatan sama, mereka jelas digunakan dalam pembangunan sebenar. Memahami perbezaan mereka akan membantu menulis lebih jelas, lebih banyak kod berorientasikan objek yang dapat dipelihara.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah kelas python vs kaedah statik. 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)

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.

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

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"

Untuk mengintegrasikan teknologi pengkomputeran sentimen AI ke dalam aplikasi PHP, terasnya adalah menggunakan perkhidmatan awan AIAPI (seperti Google, AWS, dan Azure) untuk analisis sentimen, menghantar teks melalui permintaan HTTP dan menghuraikan hasil JSON yang dikembalikan, dan menyimpan data emosi ke dalam pangkalan data, dengan itu menyedari pemprosesan automatik dan pemahaman data maklum balas pengguna. Langkah -langkah khusus termasuk: 1. Pilih API Analisis Sentimen AI yang sesuai, memandangkan ketepatan, kos, sokongan bahasa dan kerumitan integrasi; 2. Gunakan Guzzle atau Curl untuk menghantar permintaan, menyimpan skor sentimen, label, dan maklumat intensiti; 3. Membina papan pemuka visual untuk menyokong penyortiran keutamaan, analisis trend, arah lelaran produk dan segmentasi pengguna; 4. Menanggapi cabaran teknikal, seperti sekatan dan nombor panggilan API

Senarai rentetan boleh digabungkan dengan kaedah Join (), seperti '' .join (kata) untuk mendapatkan "HelloWorldFrompython"; 2. Senarai nombor mesti ditukar kepada rentetan dengan peta (str, nombor) atau [str (x) forxinnumbers] sebelum menyertai; 3. Mana -mana senarai jenis boleh ditukar secara langsung kepada rentetan dengan kurungan dan petikan, sesuai untuk debugging; 4. Format tersuai boleh dilaksanakan oleh ekspresi penjana yang digabungkan dengan gabungan (), seperti '|' .join (f "[{item}]" foriteminitems) output "[a] | [a]

pandas.melt () digunakan untuk menukar data format yang luas ke dalam format yang panjang. Jawapannya adalah untuk menentukan nama lajur baru dengan menentukan id_vars mengekalkan lajur pengenalan, nilai -nilai pilihan lajur untuk dicairkan, var_name dan value_name, 1.id_vars = 'nama' bermaksud bahawa lajur nama tetap tidak berubah, 2.value_vars = ['math', 'bahasa Inggeris' Nama, 4.value_name = 'Score' menetapkan nama lajur baru nilai asal, dan akhirnya menghasilkan tiga lajur termasuk nama, subjek dan skor.

Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsbyreducingoverheadthroughgenerators, efisiendataStructures, danManagingObjectlifetimes.first, useGeneratorsInsteadofListStoprocesslargedataSetSoneiteMatime, mengelakkan muat turun muat turun, coose

Pasang PYODBC: Gunakan perintah PipinstallPyoDBC untuk memasang perpustakaan; 2. Sambungkan SQLServer: Gunakan rentetan sambungan yang mengandungi pemacu, pelayan, pangkalan data, uid/pwd atau aman 3. Semak pemacu yang dipasang: Jalankan pyodbc.drivers () dan tapis nama pemacu yang mengandungi 'SQLServer' untuk memastikan nama pemacu yang betul digunakan seperti 'ODBCDriver17 untuk SQLServer'; 4. Parameter utama rentetan sambungan
