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python查看包/对象的属性个方法
2021-01-30 18:16:33print(dir(pandas)) #用dir查看包所具有的属性和方法 结果将会输出pandas包的所有属性和方法,如下: ['BooleanDtype', 'Categorical', 'CategoricalDtype', 'CategoricalIndex', 'DataFrame', 'DateOffset',Python 里面有很多用途广泛的包 (package),用什么你就引进 (import) 什么。包也是对象,可用的dir() 来看其属性和方法。
举例如下: import pandas print(dir(pandas)) #用dir查看包所具有的属性和方法
结果将会输出pandas包的所有属性和方法,如下:
['BooleanDtype', 'Categorical', 'CategoricalDtype', 'CategoricalIndex', 'DataFrame', 'DateOffset', 'DatetimeIndex', 'DatetimeTZDtype', 'ExcelFile', 'ExcelWriter', 'Float64Index', 'Grouper', 'HDFStore', 'Index', 'IndexSlice', 'Int16Dtype', 'Int32Dtype', 'Int64Dtype', 'Int64Index', 'Int8Dtype', 'Interval', 'IntervalDtype', 'IntervalIndex', 'MultiIndex', 'NA', 'NaT', 'NamedAgg', 'Panel', 'Period', 'PeriodDtype', 'PeriodIndex', 'RangeIndex', 'Series', 'SparseArray', 'SparseDataFrame', 'SparseDtype', 'SparseSeries', 'StringDtype', 'Timedelta', 'TimedeltaIndex', 'Timestamp', 'UInt16Dtype', 'UInt32Dtype', 'UInt64Dtype', 'UInt64Index', 'UInt8Dtype', '__Datetime', '__DatetimeSub', '__SparseArray', '__SparseArraySub', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__docformat__', '__file__', '__git_version__', '__loader__', '__name__', '__numpy', '__package__', '__path__', '__spec__', '__version__', '_config', '_hashtable', '_is_numpy_dev', '_lib', '_libs', '_np_version_under1p16', '_np_version_under1p17', '_np_version_under1p18', '_testing', '_tslib', '_typing', '_version', 'api', 'array', 'arrays', 'bdate_range', 'compat', 'concat', 'core', 'crosstab', 'cut', 'date_range', 'datetime', 'describe_option', 'errors', 'eval', 'factorize', 'get_dummies', 'get_option', 'infer_freq', 'interval_range', 'io', 'isna', 'isnull', 'json_normalize', 'lreshape', 'melt', 'merge', 'merge_asof', 'merge_ordered', 'notna', 'notnull', 'np', 'offsets', 'option_context', 'options', 'pandas', 'period_range', 'pivot', 'pivot_table', 'plotting', 'qcut', 'read_clipboard', 'read_csv', 'read_excel', 'read_feather', 'read_fwf', 'read_gbq', 'read_hdf', 'read_html', 'read_json', 'read_orc', 'read_parquet', 'read_pickle', 'read_sas', 'read_spss', 'read_sql', 'read_sql_query', 'read_sql_table', 'read_stata', 'read_table', 'reset_option', 'set_eng_float_format', 'set_option', 'show_versions', 'test', 'testing', 'timedelta_range', 'to_datetime', 'to_numeric', 'to_pickle', 'to_timedelta', 'tseries', 'unique', 'util', 'value_counts', 'wide_to_long']
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python支持多继承、如果父类中有相同的方法名_python 面向对象,多继承,类有关的几个函数,类的特殊方法.....
2020-12-15 16:32:48那么问题来了,如果A与B中具有相同名字的方法,这个时候python怎么调用的会是哪个方法呢?若为多继承,那么当多个父类中有重复的属性或者方法时,子类的调用结果会含糊不清多继承顺序。(mro 解析顺序)继承树:print...多继承:
python的类可以有两个以上父类,也即有类A,类B,类C。C同时继承类A与类B,此时C中可以使用A与B中的属性与
方法。那么问题来了,如果A与B中具有相同名字的方法,这个时候python怎么调用的会是哪个方法呢?
若为多继承,那么当多个父类中有重复的属性或者方法时,子类的调用结果会含糊不清
多继承顺序。(mro 解析顺序)
继承树:print(D.__mro__) 输出D的继承顺序
super()里面传入参数可以指定继承谁的方法,注意self不能少;
这里的super(A,self).play()是继承的在继承数中A的下一个类的play方法。这里
super(A,self).play()指的是B的play方法;
子类调用父类的__init__方法:
和类有关的几个函数
hasattr() 判断对象object是否包含名为name的特性
getattr() 得到对象的某个属性值 (获取器) 调用函数返回内存地址,加括号就可以直接执行
不存在就报错,调用属性就返回属性的值
getattr(t, 'a', 'not find') 第三个报错的内容,即t这个对象里没有属性a
setattr() 给对象添加某个属性值 (设置器 )
属性不存在就添加,属性存在就修改,可以用dir()查看是否添加了属性
对一个实例设置,其他实例不会改变。如果设置类属性,则实例都会变。
delattr() 删除对象属性 (删除器)
类属性只能用类删除,实例属性只能用实例删除
isinstance() 检查对象是否是类的对象,返回True或False
issubclass() 检查一个类是否是另一个类的子类。返回True或False
#类属性:
__dict__ # 类的属性(包含一个字典,由类的数据属性组成)
__doc__ # 类的文档字符串
#类方法:
__init__ # 初始化
__repr__ # 直接返回这个对象 repr() 函数就是调用对象的这个方法
__str__ # print(obj) 如果类里面定义了__repr__,没有定义__str__ print(obj)也会返回__repr__的内容,或者说__repr__的优先级更高
__call__ # Obj() 使实例可被调用
#运算符方法
__add__(self,other) #x+y
__sub__(self,other) #x-y
__mul__(self,other) #x*y
__mod__(self,other) #x%y
__iadd__(self,other) #x+=y
__isub__(self,other) #x-=y
__radd__(self,other) #y+x
__rsub__(self,other) #y-x
__imul__(self,other) #x*=y
__imod__(self,other) #x%=y
#讲魔法方法,主要是为了让大家,了解python面向对象的设计模式,并不是让你们实现每一个魔法方法。
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JAVA 面向对象(抽象类的特点和使用方法)
2021-01-09 17:12:13没有方法体的方法足够抽象所以我们叫它 抽象方法,而具有抽象方法的类我们一般称之为抽象类;抽象类甚至可以是一个没有任何方法体的纯方法声明的特殊类。我们举个例子: 抽象类的特点 1、必须通过abstract来实现。 2...抽象类是什么
JAVA可以定义没有方法体的方法,该方法可以由子类来实现。没有方法体的方法足够抽象所以我们叫它 抽象方法,而具有抽象方法的类我们一般称之为抽象类;抽象类甚至可以是一个没有任何方法体的纯方法声明的特殊类。我们举个例子:
抽象类的特点
1、必须通过abstract来实现。
2、可以修饰类或方法。
3、有抽象方法的类必须定义为抽象类。
对于这三个特点我们举个例子:abstract class A{ abstract void print(); }
4、抽象类中可以没有抽象方法。
abstract class A{ // abstract void print(); void chage() { } }
5、子类在继承抽象类后,如果没有将所有抽象类的方法重写,则还是一个抽象类。
6、无法被实例化。public class abstractclass { public static void main(String[] args) { B b = new B(); } } abstract class A{ abstract void print(); void chage() { } } abstract class B extends A{ // void print() { // // } }
首先这个代码无法运行,因为B是个抽象类,抽象类无法被实例化,这两个特点也被证实了。
7、多用于多态。
抽象的类与方法就是为了让子类去实现,不同的子类实现方式不一样自然就是多态了。抽象类的用处
1.抽象类虽然不能被实例化,但是它也有他的构造方法,他的构造方法的目的是为了去给子类实例化。在继承那里我们曾经说过(在实例化子类的时候,我们需要先去实例化它的父类)。
2.抽象类的成员变量可以是变量也可以是常量。public class abstractclass { public static void main(String[] args) { B b = new B(); C c = new C(); b.print(); c.print(); } } abstract class A{ abstract void print(); } class B extends A{ void print() { System.out.println("B"); } } class C extends A{ void print() { System.out.println("C"); } }
拿百度百科的话做个总结:
“抽象类是用来捕捉子类的通用特性的,是被用来创建继承层级里子类的模板。现实中有些父类中的方法确实没有必要写,因为各个子类中的这个方法肯定会有不同;而写成抽象类,这样看代码时,就知道这是抽象方法,而知道这个方法是在子类中实现的,所以有提示作用。” -
在python3中print作为函数存在_Python3中关于print函数的使用总结
2021-02-11 22:02:54这篇文章主要给大家总结介绍了关于Python 3中print函数的使用方法,python3中的print函数和之前版本的用法相差很多,本文通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们...这篇文章主要给大家总结介绍了关于Python 3中print函数的使用方法,python3中的print函数和之前版本的用法相差很多,本文通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。
前言
Python 思想:“一切都是对象!”,最近发现python3和python2中print的用法有很多不同,python3中需要使用括号,缩进要使用4个空格(这不是必须的,但你最好这么做),缩进表示一个代码块的开始,非缩进表示一个代码的结束。没有明确的大括号、中括号、或者关键字。这意味着空白很重要,而且必须要是一致的。第一个没有缩进的行标记了代码块,意思是指函数,if 语句、 for 循环、 while 循环等等的结束。所以就想着给大家总结一下Python3中print函数用法的相关内容,话不多少了,来一起看看详细的介绍:
1. 输出字符串和数字
>>> print("runoob") #输出字符串
runoob
>>> print(100) # 输出数字
100
>>> str = 'runoob'
>>> print(str) # 输出变量
runoob
>>> L = [1,2,'a'] # 列表
>>> print(L)
[1, 2, 'a']
>>> t = (1,2,'a') # 元组
>>> print(t)
(1, 2, 'a')
>>> d = {'a':1, 'b':2} # 字典
>>> print(d)
{'a': 1, 'b': 2}
2. 格式化输出整数
支持参数格式化,与 C 语言的 printf 类似
>>> str = "the length of (%s) is %d" %('runoob',len('runoob'))
>>> print(str)
the length of (runoob) is 6
python字符串格式化符号:符 号描述
%c格式化字符及其ASCII码
%s格式化字符串
%d格式化整数
%u格式化无符号整型
%o格式化无符号八进制数
%x格式化无符号十六进制数
%X格式化无符号十六进制数(大写)
%f格式化浮点数字,可指定小数点后的精度
%e用科学计数法格式化浮点数
%E作用同%e,用科学计数法格式化浮点数
%g%f和%e的简写
%G%f 和 %E 的简写
%p用十六进制数格式化变量的地址
格式化操作符辅助指令:符号功能
*定义宽度或者小数点精度
-用做左对齐
+在正数前面显示加号( + )
在正数前面显示空格
#在八进制数前面显示零('0'),在十六进制前面显示'0x'或者'0X'(取决于用的是'x'还是'X')
0显示的数字前面填充'0'而不是默认的空格
%'%%'输出一个单一的'%'
(var)映射变量(字典参数)
m.n.m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)
3. 格式化输出16进制,十进制,八进制整数#%x --- hex 十六进制
#%d --- dec 十进制
#%o --- oct 八进制
>>> nHex = 0xFF
>>> print("nHex = %x,nDec = %d,nOct = %o" %(nHex,nHex,nHex))
nHex = ff,nDec = 255,nOct = 377
4.格式化输出浮点数(float)
>>> pi = 3.141592653
>>> print('%10.3f' % pi) #字段宽10,精度3
3.142
>>> print("pi = %.*f" % (3,pi)) #用*从后面的元组中读取字段宽度或精度
pi = 3.142
>>> print('%010.3f' % pi) #用0填充空白
000003.142
>>> print('%-10.3f' % pi) #左对齐
3.142
>>> print('%+f' % pi) #显示正负号
+3.141593
5. 自动换行
print 会自动在行末加上回车, 如果不需回车,只需在 print 语句的结尾添加一个逗号 , ,就可以改变它的行为。
>>> for i in range(0,6):
... print (i,)
...
0
1
2
3
4
5
6. print 不换行
在 Python 中 print 默认是换行的
>>> for i in range(0,3):
... print (i)
...
0
1
2
>>>
要想换行你应该写成 print(i, end = '' )
>>> for i in range(0,3):
... print(i, end = '' )
...
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总结
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