Backend-Entwicklung
Python-Tutorial
Lassen Sie uns anhand realer Beispiele tiefer in die Prinzipien und Konzepte der **objektorientierten Programmierung (OOP)** von Python eintauchen
Lassen Sie uns anhand realer Beispiele tiefer in die Prinzipien und Konzepte der **objektorientierten Programmierung (OOP)** von Python eintauchen
Nov 16, 2024 pm 07:31 PM
1. Klassen und Objekte: Ihre Blaupause und Bausteine
- Klasse: Stellen Sie sich eine Klasse als Blaupause für ein Objekt vor. Es definiert, welche Eigenschaften (Attribute) und Aktionen (Methoden) die darauf basierenden Objekte haben werden.
- Objekt: Eine Instanz einer Klasse, die Sie erstellen und mit der Sie interagieren.
Beispiel:
class Dog:
# The constructor method
def __init__(self, name, breed):
self.name = name # Attribute
self.breed = breed
# Method (function in the class)
def bark(self):
print(f"{self.name} says woof!")
# Creating an object of the Dog class
dog1 = Dog("Buddy", "Golden Retriever")
dog1.bark() # Output: Buddy says woof!
Hier ist Dog eine Klasse (die Blaupause) und dog1 ist ein Objekt, das aus dieser Blaupause erstellt wurde.
2. Kapselung: Interne Details verbergen
Bei der Kapselung geht es darum, Daten sicher zu halten und die Interaktion mit ihnen nur durch kontrollierte Methoden zu erm?glichen. Durch die Verwendung von privaten-Attributen (mit dem Pr?fix _ oder __) stellen wir sicher, dass nicht direkt auf sie zugegriffen werden kann.
Beispiel:
class BankAccount:
def __init__(self, balance):
self.__balance = balance # Private attribute
def deposit(self, amount):
self.__balance += amount
def get_balance(self):
return self.__balance
account = BankAccount(100)
account.deposit(50)
print(account.get_balance()) # Output: 150
__balance ist privat, daher interagieren wir nur über die Methoden Deposit() und get_balance() damit.
3. Vererbung: Weitergabe der Eigenschaften
Vererbung erm?glicht einer Klasse (untergeordneten Klasse), Attribute und Methoden von einer anderen Klasse (übergeordneter Klasse) abzuleiten, wodurch die Wiederverwendung von Code erm?glicht und eine natürliche Hierarchie erstellt wird.
Beispiel:
class Animal:
def __init__(self, name):
self.name = name
def make_sound(self):
pass
class Dog(Animal):
def make_sound(self):
return "Woof!"
class Cat(Animal):
def make_sound(self):
return "Meow!"
dog = Dog("Buddy")
cat = Cat("Whiskers")
print(dog.make_sound()) # Output: Woof!
print(cat.make_sound()) # Output: Meow!
Hier erben Hund und Katze von Tier, was bedeutet, dass sie gemeinsame Eigenschaften und Verhaltensweisen teilen k?nnen, aber durch Methodenüberschreibung auch einzigartige Verhaltensweisen aufweisen.
4. Polymorphismus: Eine Schnittstelle, mehrere Formen
Polymorphismus erm?glicht es Methoden, abh?ngig vom Objekt, das sie aufruft, eine unterschiedliche Leistung zu erbringen. Dies ist in F?llen wie dem überschreiben von Methoden in untergeordneten Klassen nützlich, in denen jede Unterklasse ein Verhalten auf ihre eigene Weise implementieren kann.
Beispiel:
class Shape:
def area(self):
pass
class Square(Shape):
def __init__(self, side):
self.side = side
def area(self):
return self.side * self.side
class Circle(Shape):
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
def area(self):
return 3.14 * self.radius * self.radius
shapes = [Square(4), Circle(3)]
for shape in shapes:
print(shape.area())
Jede Form berechnet ihre Fl?che anders, auch wenn sie denselben Methodennamen haben, n?mlich ?area()“. Das ist Polymorphismus in Aktion.
5. Abstraktion: Komplexe Realit?ten vereinfachen
Abstraktion konzentriert sich darauf, nur wesentliche Merkmale anzuzeigen und komplexe Details zu verbergen. Dies wird h?ufig mithilfe von abstrakten Klassen oder Schnittstellen (unter Verwendung des abc-Moduls in Python) erreicht.
Beispiel:
from abc import ABC, abstractmethod
class Vehicle(ABC):
@abstractmethod
def start_engine(self):
pass
class Car(Vehicle):
def start_engine(self):
return "Car engine started!"
class Motorcycle(Vehicle):
def start_engine(self):
return "Motorcycle engine started!"
car = Car()
motorcycle = Motorcycle()
print(car.start_engine()) # Output: Car engine started!
print(motorcycle.start_engine()) # Output: Motorcycle engine started!
Hier ist Vehicle eine abstrakte Klasse, die start_engine definiert, aber nicht implementiert. Die Klassen ?Auto“ und ?Motorrad“ bieten spezifische Implementierungen, die es uns erm?glichen, uns nur auf das Verhalten zu konzentrieren, das für jeden Fahrzeugtyp relevant ist.
Alles zusammenbringen: OOP-Superkr?fte freigeschaltet
Durch die Beherrschung dieser OOP-Prinzipien – Kapselung, Vererbung, Polymorphismus und Abstraktion – schreiben Sie nicht nur Code; Sie entwerfen ein ganzes System mit Struktur, Klarheit und Effizienz.
Willkommen im Python-Club der ?coolen Architekten“. ??"
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLassen Sie uns anhand realer Beispiele tiefer in die Prinzipien und Konzepte der **objektorientierten Programmierung (OOP)** von Python eintauchen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Polymorphismus in Pythonklassen
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung
Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren.
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.
Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.
Wie man über zwei Listen gleichzeitig python iteriert
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.
Was sind Python -Iteratoren?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und
Erkl?ren Sie Python -Behauptungen.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.
Was sind Python -Typ -Hinweise?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes
Python Fastapi Tutorial
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.
