Une méthode de classe est une méthode définie dans Python via le décorateur @classMethod. Son premier paramètre est la classe elle-même (CLS), qui est utilisée pour accéder ou modifier l'état de classe. Il peut être appelé via une classe ou une instance, qui affecte la classe entière plut?t que par une instance spécifique; Par exemple, dans la classe de personne, la méthode show_count () compte le nombre d'objets créés; Lorsque vous définissez une méthode de classe, vous devez utiliser le décorateur @classMethod et nommer le premier paramètre CLS, tel que la méthode Change_var (new_value) pour modifier les variables de classe; La méthode de classe est différente de la méthode d'instance (auto-paramètre) et de la méthode statique (pas de paramètres automatiques), et convient aux méthodes d'usine, aux constructeurs alternatifs et à la gestion des variables de classe. Les utilisations courantes incluent la création d'objets à partir de différentes méthodes d'initialisation, la gestion unifiée des configurations de sous-classe, etc.
@classmethod
est un décorateur très pratique en Python qui définit les méthodes de classe. Contrairement aux méthodes d'instance ordinaires, le premier paramètre d'une méthode de classe est la classe elle-même (généralement écrite comme cls
), pas l'instance ( self
). Cela signifie que vous pouvez l'appeler via une classe ou une instance et que vous pouvez opérer sur la classe sans créer un objet.

Qu'est-ce qu'une méthode de classe?
Une méthode de classe est une méthode associée à une classe, pas une instance spécifique d'une classe. @classmethod
convient lorsque vous souhaitez que cette méthode accéde ou modifie l'état d'une classe au lieu d'une instance spécifique.

Donnons un exemple simple:
Personne de classe: comte = 0 def __init __ (soi): Personne.Count = 1 @classmethod def show_count (CLS): print (f "Total People: {Cls.Count}")
Dans cet exemple, show_count
est une méthode de classe. Que vous l'appeliez via le nom de classe Person.show_count()
ou via une instance, il explique le nombre d'objets Person
actuellement créés.

Comment définir et utiliser des méthodes de classe?
La définition d'une méthode de classe est très simple. Il vous suffit d'ajouter un décorateur @classmethod
avant la méthode et de nommer le premier paramètre cls
(c'est un mode d'écriture conventionnel).
Classe MyClass: class_var = "Bonjour" @classmethod Def Change_var (CLS, new_value): CLS.class_var = new_value
Il est également très flexible à utiliser:
-
MyClass.change_var("World")
- L'instance peut également appeler:
my_instance = MyClass(); my_instance.change_var("Hi")
Remarque: Bien que les méthodes de classe puissent être appelées via une instance, elle affecte l'état de toute la classe, et non l'état unique à l'instance.
Méthode de classe vs méthode statique vs méthode d'instance
Ces trois sont faciles à confondre. Distinguons brièvement leurs utilisations:
- Exemple de méthode : la méthode la plus courante, le premier paramètre est
self
, utilisé pour traiter les données au niveau de l'objet. - Méthode de classe (
@classmethod
) : Le premier paramètre estcls
, adapté aux scénarios où les attributs au niveau de la classe doivent être accessibles ou modifiés. - Méthode statique (
@staticmethod
) : Il n'y a pas de paramètresself
oucls
passés automatiquement, mais il ressemble plus à "des fonctions normales appartenant à la classe".
Donnez un exemple pour illustrer la différence:
Utilisateur de classe: role = "membre" def instance_method (self): print ("Ceci est une méthode d'instance") @classmethod def class_method (CLS): print (f "Ceci est une méthode de classe de {cls.role}") @StaticMethod def static_method (): imprimer ("Ceci est une méthode statique")
-
instance_method()
ne peut être appelé que par exemple. -
class_method()
etstatic_method()
peuvent être appelés via des classes ou des instances. -
static_method()
ne dépend pas du tout de l'état d'une classe ou d'une instance.
Quels sont les scénarios d'utilisation communs?
Méthode d'usine
Les méthodes de classe sont très adaptées aux ?méthodes d'usine?, c'est-à-dire pour retourner différentes instances de la classe.Point de classe: def __init __ (self, x, y): self.x = x self.y = y @classmethod Def de_polar (CLS, R, Theta): # Convertir les coordonnées polaires en coordonnées cartésiennes Import Math Retour CLS (r * Math.cos (theta), r * math.sin (theta))
Modifier les variables de classe
Si vous avez un ensemble de sous-classes héritées de la même classe parent et que chaque sous-classe a ses propres éléments de configuration, vous pouvez utiliser des méthodes de classe pour gérer ces configurations uniformément.Constructeur alternatif
Par exemple, vous avez plusieurs fa?ons d'initialiser un objet et vous pouvez utiliser plusieurs méthodes de classe pour représenter différentes logiques de construction.
Fondamentalement, c'est tout. La clé pour comprendre @classmethod
est de comprendre qu'elle agit sur les classes plut?t que sur des instances et peut être héritée et remplacée. Si vous l'utilisez plus, vous constaterez qu'il est plus utile qu'il n'y para?t.
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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

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.

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Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en ?uvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Lorsque vous choisissez un cadre PHP approprié, vous devez considérer de manière approfondie en fonction des besoins du projet: Laravel convient au développement rapide et fournit des moteurs de modèle éloquente et de lame, qui sont pratiques pour le fonctionnement de la base de données et le rendu de formulaire dynamique; Symfony est plus flexible et adapté aux systèmes complexes; Codeigniter est léger et adapté à des applications simples avec des exigences de performance élevées. 2. Pour assurer la précision des modèles d'IA, nous devons commencer avec une formation de données de haute qualité, une sélection raisonnable des indicateurs d'évaluation (tels que la précision, le rappel, la valeur F1), l'évaluation régulière des performances et le réglage du modèle, et assurer la qualité du code grace aux tests unitaires et aux tests d'intégration, tout en surveillant continuellement les données d'entrée pour empêcher la dérive des données. 3. De nombreuses mesures sont nécessaires pour protéger la confidentialité des utilisateurs: crypter et stocker des données sensibles (comme AES

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"

1. PHP entreprend principalement la collecte de données, la communication API, le traitement des règles d'entreprise, l'optimisation du cache et l'affichage de recommandation dans le système de recommandation de contenu d'IA, plut?t que d'effectuer directement une formation de modèle complexe; 2. Le système recueille le comportement des utilisateurs et les données de contenu via PHP, appelle les services d'IA back-end (tels que les modèles Python) pour obtenir des résultats de recommandation et utilise Redis Cache pour améliorer les performances; 3. Les algorithmes de recommandation de base tels que le filtrage collaboratif ou la similitude de contenu peuvent implémenter une logique légère en PHP, mais l'informatique à grande échelle dépend toujours des services d'IA professionnels; 4. L'optimisation doit prêter attention au démarrage en temps réel, au démarrage à froid, à la diversité et à la boucle fermée, et les défis comprennent des performances de concurrence élevées, la stabilité de la mise à jour du modèle, la conformité des données et l'interprétabilité des recommandations. PHP doit travailler ensemble pour créer des informations stables, une base de données et un frontal.

Le noyau du développement par PHP du résumé du texte d'IA est d'appeler les API de service AI externes (comme OpenAI, HuggingFace) en tant que coordinateur pour réaliser le prétraitement du texte, les demandes d'API, l'analyse de la réponse et l'affichage des résultats; 2. La limitation est que les performances informatiques sont faibles et que l'écosystème de l'IA est faible. La stratégie de réponse consiste à tirer parti des API, un découplage de service et un traitement asynchrone; 3. La sélection des modèles doit peser la qualité du résumé, le co?t, le retard, la concurrence, la confidentialité des données et des modèles abstraits tels que GPT ou BART / T5 sont recommandés; 4. L'optimisation des performances comprend le cache, les files d'attente asynchrones, le traitement par lots et la sélection des zones à proximité. Le traitement des erreurs doit couvrir la limite actuelle RETRING, le délai d'expiration du réseau, la sécurité des clés, la vérification et la journalisation des entrées pour assurer le fonctionnement stable et efficace du système.
