Bagaimana untuk membuat kelas python itu?
Jul 14, 2025 am 02:09 AM
Agar contoh kelas python untuk diulang, kaedah __iter__ perlu dilaksanakan. Terdapat tiga kaedah khusus: 1. Melaksanakan __iter__ untuk mengembalikan iterator terbina dalam, seperti ITer kembali (self.items); 2. Sesuaikan kelas iterator, laksanakan kaedah __iter__ dan __Next__ pada masa yang sama, dan pastikan setiap panggilan __iter__ mengembalikan contoh baru untuk menyokong pelbagai lelaran; 3. Gunakan fungsi penjana untuk memudahkan kod dan gunakan hasil dalam __iter__ untuk secara automatik menjana logik lelaran. Jika anda mahu objek itu berulang kali, __iter__ mesti mengembalikan iterator baru dan bukannya sendiri.
Di Python, jika anda mahu contoh kelas untuk diulang (seperti melintasi dengan for ), anda perlu menjadikannya objek yang boleh dimatikan. Ini tidak sukar, tetapi terdapat beberapa perkara penting untuk memberi perhatian.
Melaksanakan kaedah __iter__
Cara yang paling asas untuk menjadikan kelas anda adalah untuk melaksanakan kaedah __iter__ . Kaedah ini harus mengembalikan objek iterator , iaitu objek yang melaksanakan kaedah __next__ .
Untuk memberikan contoh mudah, jika anda mempunyai kelas yang menyimpan data, dan berharap untuk melintasi data secara langsung dengan menggunakan for item in obj:
Mycollection Kelas:
def __init __ (diri, item):
self.items = item
def __iter __ (diri):
kembali iter (self.items) Setelah menulis dengan cara ini, anda boleh secara langsung melelehkan contoh MyCollection :
C = Mycollection ([1, 2, 3])
untuk x dalam c:
Cetak (x)Nota: Dalam contoh di atas, kami menggunakan fungsi
iter()terbina dalam Python untuk cepat menghidupkanself.items(senarai) ke dalam iterator. Jika anda mahukan lebih banyak fleksibiliti dalam mengawal logik traversal, anda juga boleh menentukan kelas iterator sendiri dan mengembalikannya.
Melaksanakan Iterator sendiri (pilihan)
Jika anda tidak mahu bergantung pada iterator dengan jenis terbina dalam (seperti senarai), tetapi ingin sepenuhnya menyesuaikan proses lelaran, anda boleh melaksanakan kedua-dua kaedah __iter__ dan __next__ di kelas anda. Walau bagaimanapun, pada masa ini kelas anda sendiri menjadi penyokong dan hanya boleh dilalui sekali, melainkan jika anda mengembalikan iterator baru di __iter__ setiap kali.
Contohnya:
Mycounter Kelas:
def __init __ (diri, permulaan, akhir):
self.current = Mula
self.end = akhir
def __iter __ (diri):
Kembali MyCounter (self.current, self.end)
def __next __ (diri):
jika self.current> self.end:
Meningkatkan hentian
nilai = self.current
self.current = 1
Nilai pulangan Dengan cara ini, anda boleh meleleh melalui objek yang sama beberapa kali, kerana setiap panggilan ke __iter__ mengembalikan contoh iterator baru.
Memudahkan kod dengan penjana (disyorkan)
Terdapat juga cara yang lebih mudah: Gunakan yield dalam kaedah __iter__ untuk mengembalikan fungsi penjana, supaya tidak perlu menentukan kaedah __next__ secara berasingan.
kelas myrange:
def __init __ (diri, permulaan, akhir):
self.start = Mula
self.end = akhir
def __iter __ (diri):
semasa = self.start
Walaupun semasa <= self.end:
menghasilkan arus
semasa = 1Kaedah ini lebih jelas dan mudah dikekalkan.
Pada dasarnya itu sahaja. Selagi anda melaksanakan __iter__ dengan baik dan pastikan ia mengembalikan iterator yang sah, kelas anda dapat menyokong operasi berulang. Tidak rumit tetapi mudah diabaikan ialah jika anda mahu objek menjadi beberapa kali, __iter__ harus mengembalikan lelaran baru setiap kali, bukan self .
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membuat kelas python itu?. 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)
PHP memanggil AI Pembantu Suara Pintar PHP Pembinaan Sistem Interaksi Suara PHP
Jul 25, 2025 pm 08:45 PM
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.
Cara Menggunakan PHP Digabungkan dengan AI Untuk Mencapai Ralat Pembetulan Ralat PHP Pengesanan dan Pengoptimuman Sintaks PHP
Jul 25, 2025 pm 08:57 PM
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
Contoh Bersama Seaborn Python
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
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"
PHP bersepadu teknologi pengkomputeran emosi PHP maklum balas pengguna analisis pintar
Jul 25, 2025 pm 06:54 PM
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 python ke contoh penukaran rentetan
Jul 26, 2025 am 08:00 AM
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]
Python Sambung ke SQL Server PyoDBC Contoh
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
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
Contoh Python Pandas Cair
Jul 27, 2025 am 02:48 AM
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.
Mengoptimumkan python untuk operasi terikat memori
Jul 28, 2025 am 03:22 AM
Pythoncanbeoptimizedformemory-boundoperationsbyreducingoverheadthroughgenerators, efisiendataStructures, danManagingObjectlifetimes.first, useGeneratorsInsteadofListStoprocesslargedataSetSoneiteMatime, mengelakkan muat turun muat turun, coose
