静的呼び出し
「」「 例正方形、静的と呼ばれるクラスの非クラスのメンバーの存在を、所望であれば、この方法を用いることができる@staticmethod 」「」 クラスジョーカー(オブジェクト): DEF __init__ (セルフ、A、B、C、D): セルフII.Aは = 、self.bを = Bの self.c = Cの self.d = D @staticmethod DEF IS_VALID(A、B、C、D) のための I における[B、C、D]: IF I =!A: 返すFalseの 他: 返す真DEF エリア(セルフ): もし解像度== 真: area_ = self.a * self.bの リターンarea_
#输出的一方法 ジョーカー =ジョーカー(2,2,2,2 ) RES = joker.is_valid(2,2,2,2 ) であれば解像度== 真: プリント(joker.area())
方法#2の出力
DEFのAmin():
ジョーカージョーカー=(2,2,2,2)
RES = joker.is_valid(2,2,2,2)
RES == trueの場合:
印刷(joker.area())
アミン()
受け継ぎます
"" " 继承 """ クラスA(オブジェクト): デフ __init__ (自己): self.a = 100 self.a1 = 200 DEF sum_(自己): SUM_ = self.a + self.a1 戻りSUM_の クラス(Bを): DEF __init__ (自己): #1 这个初期化是のB自身的に A. __init__ (自己) DEF 印刷(自己): RES = self.sum_() プリント(RES) B = B() B。印刷()
"" " 引数で継承 """ クラスA(オブジェクト): DEF __init__ (セルフ、A1): self.a = 100 self.a1 = A1 DEF sum_(自己): sum_ = self.a + self.a1 リターンsum_ クラスB(A): DEF __init__ (自己、A1、B1): #は、これは初期化B自体で self.b1 = B1の A. __init__ (自己、A1) DEFの プリント(自己): RES = self.sum_() プリント(RES) B = B(1000 ' 1 ' ) B。印刷()
デコレーター
"" " デコレータの使用 " "" DEF 番号(FUNC): DEF ワープ(A、B、C): NUM = A + Bの リターンFUNC(A、NUM、C)を 返すワープを @number DEF SUM(N1、N2 、N3)は: #1 ここでSUMは、上記FUNCと同等である #、B、Cの上に実際に等価でN、N2、N3 #実際には、最後の3つのパラメータは、動作戻りFUNC(NUM、cは)、NUM、Cのの 印刷(N1、N2、N3) を印刷(N1 * N2) SUM( 1,2,4)
#デコレータ DEF ジョーカー(FUNC): DEF ワープ(N1、N2、N3): NUM = N1 + N2の 戻りFUNC(0、NUM、N3) リターンワープ #のデコレータ最初の2桁を加算し、第三の機能自体パラメータおよび*を乗じた @Joker DEF :SUM(NUM1、NUM2、NUM3) 印刷(NUM1、NUM2、NUM3) 印刷(NUM2 *のNUM3) SUM( 10,2,3)
リスト
式のリスト
長所:高速な計算、メモリーにロードされたすべての時間を持っているように、データ量はケース10000から2000には大きすぎではありません
短所:メモリを取ります
リストビルダ
利点:メモリスペースを節約
短所:遅い計算し、発生による
#のリスト、式 A =(X 用 X における範囲(千億)IF X%2 == 0) のための I における範囲(100 ): 印刷(次へ(A)) "" " 式リスト #リストの式 Aを= [範囲(100000000000でxに対するX場合)のx%2 == 0] の利点:高速計算、メモリにロードされたすべての時間を持っているように、データボリュームがケース10000-2000-に対して大きすぎない 短所:メモリ用 発電機#1 、A =(範囲内のxのX (千億)のx%2 == 0の場合) 利点:メモリ節約 欠点を:生成する遅い計算 "" " インポートOS パス = ' /ユーザ/ジョーカー/ジョーカー/データセット/スタンフォード・犬・データセット/注釈" RES = os.listdir(パス) プリント(RES) genter =(dir_ ため dir_ におけるRES) プリント(次(genter))