python函数子类,python 函数类
Python中子类怎样调用父类方法
子类调用父类函数有以下方法:
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直接写类名调用
用 super(type, obj).method(arg)方法调用。
在类定义中调用本类的父类方法,可以直接用super().method(arg)
class A:
def method(self, arg):
pass
class B(A):
def method(self, arg):
# A.method(self,arg) # 1
# super(B, self).method(arg) # 2
super().method(arg) # 3
pythonclass.function的父类是什么
在对于python中类的使用上,我们分出了子类和父类两种。对于这二者之间的关系,我们可以简单理解为继承。不过python中加入了实例的讨论,那么对于继承后的子类来说,父类的实例是否被继承又是我们所需要思考的问题。下面我们就子类和父类进行简单介绍,然后就二者之间的继承关系重点分析。
1.概念
子类和父类主要描述的是类之间的继承关系,即所属关系。继承的类可在被继承的类的基础上添加格外的参数和行为,新类称为子类,扩展类;被继承的类称为基类、父类或者超类。
2.继承关系
子类与父类的关系是 “is” 的关系,如上 Cat 继承于 Animal 类,我们可以说:
“A”是 Animal 类的实例,但,“A”不是 Cat 类的实例。
“C”是 Animal 类的实例,“C”也是 Cat 类的实例。
判断对象之间的关系,我们可以通过 isinstance (变量,类型) 来进行判断:
print('"A" IS Animal?', isinstance(A, Animal))
print('"A" IS Cat?', isinstance(A, Cat))
print('"C" IS Animal?', isinstance(C, Animal))
print('"C" IS Cat?', isinstance(C, Cat))
Python实现子类调用父类的方法
python和其他面向对象语言类似,每个类可以拥有一个或者多个父类,它们从父类那里继承了属性和方法。如果一个方法在子类的实例中被调用,或者一个属性在子类的实例中被访问,但是该方法或属性在子类中并不存在,那么就会自动的去其父类中进行查找。
继承父类后,就能调用父类方法和访问父类属性,而要完成整个集成过程,子类是需要调用的构造函数的。
子类不显式调用父类的构造方法,而父类构造函数初始化了一些属性,就会出现问题
如果子类和父类都有构造函数,子类其实是重写了父类的构造函数,如果不显式调用父类构造函数,父类的构造函数就不会被执行,导致子类实例访问父类初始化方法中初始的变量就会出现问题。
Python中的面向对象(进阶)
一、实例方法,类方法,静态方法
我们首先写一个类,里面包含这三种方法。
可以看到,我们用到了两个装饰器。
我们用类和实例分别调用下类方法
我们用类和实例分别调用下静态方法
静态方法其实就是把一个普通的函数写在类里,与直接在外层写一个函数是一样的,本质上是一个函数。
为了方便理解,我们分别打印下这些方法的类型
通过type()查看对象是方法还是函数
此外,还可以通过inspect模块判断某个对象是否是某种类型,返回布尔值。
用法
小Tips:概念理解
直接def定义的,我们叫做函数
把函数放到类里,我们叫做方法
方法可以通过装饰器staticmethod转为(放在方法里的)函数
继承
一个类继承另一个类时,会自动获得另一个类的所有属性和方法,被继承的类称之为父类,新类称为子类。子类拥有父类所有的属性和方法,并且可以定义自己的属性和方法
我们以上边的Rectangle类为父类来试一下
1)完全继承
可以看到,子类完全继承父类后,可以直接调用父类的所有方法。
2)部分继承
部分继承:继承父类后,修改父类的同名方法
我们试一下,Square继承Rectangle后,修改__init__()方法
3)拓展父类的方法
在保留父类中某个方法的代码同时,对方法进行拓展
可以在方法中加入"super().方法名"来实现
4)@property
Python中冷门但非常好用的内置函数
Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率,同时提升代码的简洁度,增强可阅读性
Counter
collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes,直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器,以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型:
容器名简介
namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数
deque 类似列表(list)的容器,实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)
ChainMap 类似字典(dict)的容器类,将多个映射集合到一个视图里面
Counter 字典的子类,提供了可哈希对象的计数功能
OrderedDict 字典的子类,保存了他们被添加的顺序
defaultdict 字典的子类,提供了一个工厂函数,为字典查询提供一个默认值
UserDict 封装了字典对象,简化了字典子类化
UserList 封装了列表对象,简化了列表子类化
UserString 封装了字符串对象,简化了字符串子类化
其中Counter中文意思是计数器,也就是我们常用于统计的一种数据类型,在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类,所以它能使用dict类里面的方法
举例
#统计词频
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
result = {}
for fruit in fruits:
if not result.get(fruit):
result[fruit] = 1
else:
result[fruit] += 1
print(result)
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}下面我们看用Counter怎么实现:
from collections import Counter
fruits = ['apple', 'peach', 'apple', 'lemon', 'peach', 'peach']
c = Counter(fruits)
print(dict(c))
#{'apple': 2, 'peach': 3, 'lemon': 1}显然代码更加简单了,也更容易阅读和维护了。
elements()
返回一个迭代器,其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1,elements()将会忽略它。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
sorted(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']most_common([n])
返回一个列表,其中包含n个最常见的元素及出现次数,按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None,most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序:
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法,其他方法可以参考 python3.10.1官方文档
实战
Leetcode 1002.查找共用字符
给你一个字符串数组words,请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符(包括重复字符),并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。
输入:words = ["bella", "label", "roller"]
输出:["e", "l", "l"]
输入:words = ["cool", "lock", "cook"]
输出:["c", "o"]看到统计字符,典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符,首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数,依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符,然后利用elements输出共用字符出现的次数
class Solution:
def commonChars(self, words: List[str]) - List[str]:
from collections import Counter
ans = Counter(words[0])
for i in words[1:]:
ans = Counter(i)
return list(ans.elements())提交一下,发现83个测试用例耗时48ms,速度还是不错的
sorted
在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted(),它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表
对列表升序操作:
a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])
print(a)
# 输出:[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作:
sorted((4,1,9,6),reverse=True)
print(a)
# 输出:[9, 6, 4, 1]使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:
fruits = ['apple', 'watermelon', 'pear', 'banana']
a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))
print(a)
# 输出:['pear', 'apple', 'banana', 'watermelon']all
all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意:空元组、空列表返回值为True。
all(['a', 'b', 'c', 'd']) # 列表list,元素都不为空或0
True
all(['a', 'b', '', 'd']) # 列表list,存在一个为空的元素
False
all([0, 1,2, 3]) # 列表list,存在一个为0的元素
False
all(('a', 'b', 'c', 'd')) # 元组tuple,元素都不为空或0
True
all(('a', 'b', '', 'd')) # 元组tuple,存在一个为空的元素
False
all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple,存在一个为0的元素
False
all([]) # 空列表
True
all(()) # 空元组
Trueany函数正好和all函数相反:判断一个tuple或者list是否全为空,0,False。如果全为空,0,False,则返回False;如果不全为空,则返回True。
F-strings
在python3.6.2版本中,PEP 498提出一种新型字符串格式化机制,被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings,F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化:
s1='Hello'
s2='World'
print(f'{s1} {s2}!')
# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数:
def power(x):
return x*x
x=4
print(f'{x} * {x} = {power(x)}')
# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快,比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多,书写起来也更加简单。
本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数,更多内容以后会陆陆续续更新~
Python子类继承,如果不用父类的函数和方法,应该怎么写?
子类继承父类时,如果父类有需要初始化的属性,那么必须在子类中调用父类的初始化方法,帮助父类进行初始化,否则,子类可以不调用父类的初始化方法
代码示例
"""
父类Car中没有属性需要初始化,所有子类中也不需要调用父类的初始化方法
"""
class Car:
def show_name(self):
print('car name')
class EeleCar(Car):
pass
car = EeleCar()
car.show_name()
新闻名称:python函数子类,python 函数类
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