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关于python实验抽象函数的信息
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Python构造函数
类是对象的模板，是抽象的。
构造函数 init 是Python魔术方法之一，如图魔术方法
我们通过类模版去创建类的实例对象，然后再调用类定义的功能。
那实例对象的属性是通过什么来初始化的？
这时候Python引入来构造函数 init
构造函数，会在创建实例对象之后Python会自动执行此方法，把初始化的属性特点放到实例对象里。
通过前面的学习，我们知道一个python对象包含三个部分：id(识别码)，type(对象类型)，value(对象的值)
那么我们进一步深入对象包含的三部分：
我们通过类创建实例对象后，需要定义构造函数 init ()方法。
构造方法用于执行实例对象的初始化工作，即对象创建之后，初始化当前对象的相关的属性，无返回值
构造函数重点 ：
我们通过栗子来学习构造函数的过程
构造函数初始化实例对象过程如下：
1.Animal类会通过默认的 new ()方法为实例对象在堆内存中为开辟一个空间
敲黑板，重点来啦～
拓展：
我们今天学习了构造函数 init ()，其在创建对象之后被Python自动调用初始化实例对象属性数据值，无返回值，并且构造函数不能被显示调用。
创建对象时，如果需要，构造函数可以接受参数。当创建没有构造函数的类时，Python会自动创建一个不执行任何操作的默认构造函数。
每个类必须有一个构造函数，即使它只依赖于默认构造函数
好啦，以上是本期内容，欢迎大佬评论区指正～
Python中的eval()、filter()、float()函数有什么用？
Python解释器内置了许多函数，这意味着我们无需定义，始终可以它们。下面按照函数的字母顺序，讨论一些常用的内建函数。
eval()
eval()函数解析传给它的表达式，并在程序中运行Python表达式(代码)。举个例子：
x = 1
eval("x + 1") # 注意："x + 1"是字符串
2
eval("4 9")
True
eval("'py' * 3")
'pypypy'
eval("10 ** 2")
100
eval()函数不仅仅能运行简单表达式，还能调用函数，使用方法等等：
eval("abs(-11)") # 计算-11的绝对值
11
eval('"hello".upper()') # 把字符串'hello'全变成大写字母
'HELLO'
import os
eval('os.getcwd()') # 获取当前的工作目录
'/home/thepythonguru'
但是需要注意的是eval()仅适用于表达式，尝试传递语句会导致语法错误：
eval('a = 1') # 赋值语句
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 1
a = 1
^
SyntaxError: invalid syntax
eval('import re') # 导入语句
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
File "", line 1
import re
^
SyntaxError: invalid syntax
此外，使用eval()语句应该十分小心，永远不要将不受信任的源直接传递给eval()。 因为恶意用户很容易对您的系统造成破坏。 例如:
eval(input()) # eval()将执行用户输入的代码
用户输入以下代码就能从系统中删除所有文件：
os.system("RM -RF /")
# 上面输入相当于执行：
eval('os.system("RM -RF /")')
filter()
"filter"的意思是“过滤”，filter()函数需要两个参数：一个函数对象和一个可迭代对象。函数对象需要返回一个布尔值，并为可迭代的每个元素调用。 filter()函数仅返回那些通过函数对象返回值为true的元素。解释有一些抽象，看一个例子：
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filter(lambda x : x % 2 == 0, a) # 过滤出所有偶数，结果返回一个filter对象
filter object at 0x1036dc048
list(filter(lambda x : x % 2 == 0, a)) # 可以使用list()函数使fileter对象变成列表，方便查看结果
[2, 4, 6]
下面是另外一个例子：
dict_a = [{'name': 'python', 'points': 10}, {'name': 'java', 'points': 8}]
filter(lambda x : x['name'] == 'python', dict_a) # 过滤出列表中键'name'为值'python'的字典
filter object at 0x1036de128
tuple(filter(lambda x : x['name'] == 'python', dict_a)) # 使用tuple()函数使结果变成字典
({'name': 'python', 'points': 10},)
float()
float()的参数是一个数字或者字符串，它返回一个浮点数。如果参数是字符串，则字符串中应该包含一个数字，并可以在数字前加入一个 '-' 符号，代表负数。参数也可以是表示NaN(非数字)或正无穷大的字符串。如果没有任何参数的话，将返回0.0。
float('+1.23') # 1.23
1.23
float(' -12345\n') # -12345
-12345.0
float('1e-003') # 0.001
0.001
float('+1E6') # 10的6次幂
1000000.0
float('-Infinity') # 无穷小
-inf
float('-inf') + 100 # 负无穷小加100仍等于负无穷小
-inf
float('inf') # 无穷大
inf
float('NaN') # NaN，代表非数字
nan
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，网页链接，希望我的回答能帮到你。
python的lambda函数是什么？
Python——Lambda表达式是一个匿名函数python实验抽象函数，Lambda 表达式基于数学中的lambda演算得名python实验抽象函数，直接对应于其中的 lambda 抽象python实验抽象函数，是一个匿名函数python实验抽象函数，即没有函数名的函数。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
python的发展历程：
自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。
Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python（作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提·派森的飞行马戏团》。
ABC是由Guido参加设计的一种教学语言。就Guido本人看来，ABC这种语言非常优美和强大，是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功，究其原因，Guido认为是其非开放造成的。Guido决心在Python中避免这一错误。同时，他还想实现在ABC中闪现过但未曾实现的东西。
如何在Python中使用static，class，abstract方法
方法在Python中是如何工作的
方法就是一个函数，它作为一个类属性而存在，你可以用如下方式来声明、访问一个函数：
Python
class Pizza(object):
... def __init__(self, size):
... self.size = size
... def get_size(self):
... return self.size
...
Pizza.get_size
unbound method Pizza.get_size
Python在告诉你，属性_get_size是类Pizza的一个未绑定方法。这是什么意思呢？很快我们就会知道答案：
Python
Pizza.get_size()
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
TypeError: unbound method get_size() must be called with Pizza instance as first argument (got nothing instead)
我们不能这么调用，因为它还没有绑定到Pizza类的任何实例上，它需要一个实例作为第一个参数传递进去（Python2必须是该类的实例，Python3中可以是任何东西），尝试一下：
Python
Pizza.get_size(Pizza(42))
42
Pizza.get_size(Pizza(42))
42
太棒了，现在用一个实例作为它的的第一个参数来调用，整个世界都清静了，如果我说这种调用方式还不是最方便的，你也会这么认为的；没错，现在每次调用这个方法的时候我们都不得不引用这个类，如果不知道哪个类是我们的对象，长期看来这种方式是行不通的。
那么Python为我们做了什么呢，它绑定了所有来自类_Pizza的方法以及该类的任何一个实例的方法。也就意味着现在属性get_size是Pizza的一个实例对象的绑定方法，这个方法的第一个参数就是该实例本身。
Python
Pizza(42).get_size
bound method Pizza.get_size of __main__.Pizza object at 0x7f3138827910
Pizza(42).get_size()
42
和我们预期的一样，现在不再需要提供任何参数给_get_size，因为它已经是绑定的，它的self参数会自动地设置给Pizza实例，下面代码是最好的证明：
Python
m = Pizza(42).get_size
m()
42
更有甚者，你都没必要使用持有Pizza对象的引用了，因为该方法已经绑定到了这个对象，所以这个方法对它自己来说是已经足够了。
也许，如果你想知道这个绑定的方法是绑定在哪个对象上，下面这种手段就能得知：
Python
m = Pizza(42).get_size
m.__self__
__main__.Pizza object at 0x7f3138827910
# You could guess, look at this:
...
m == m.__self__.get_size
True
显然，该对象仍然有一个引用存在，只要你愿意你还是可以把它找回来。
在Python3中，依附在类上的函数不再当作是未绑定的方法，而是把它当作一个简单地函数，如果有必要它会绑定到一个对象身上去，原则依然和Python2保持一致，但是模块更简洁：
Python
class Pizza(object):
... def __init__(self, size):
... self.size = size
... def get_size(self):
... return self.size
...
Pizza.get_size
function Pizza.get_size at 0x7f307f984dd0
静态方法
静态方法是一类特殊的方法，有时你可能需要写一个属于这个类的方法，但是这些代码完全不会使用到实例对象本身，例如：
Python
class Pizza(object):
@staticmethod
def mix_ingredients(x, y):
return x + y
def cook(self):
return self.mix_ingredients(self.cheese, self.vegetables)
这个例子中，如果把_mix_ingredients作为非静态方法同样可以运行，但是它要提供self参数，而这个参数在方法中根本不会被使用到。这里的@staticmethod装饰器可以给我们带来一些好处：
Python不再需要为Pizza对象实例初始化一个绑定方法，绑定方法同样是对象，但是创建他们需要成本，而静态方法就可以避免这些。
Python
Pizza().cook is Pizza().cook
False
Pizza().mix_ingredients is Pizza.mix_ingredients
True
Pizza().mix_ingredients is Pizza().mix_ingredients
True
可读性更好的代码，看到@staticmethod我们就知道这个方法并不需要依赖对象本身的状态。
可以在子类中被覆盖，如果是把mix_ingredients作为模块的顶层函数，那么继承自Pizza的子类就没法改变pizza的mix_ingredients了如果不覆盖cook的话。
类方法
话虽如此，什么是类方法呢？类方法不是绑定到对象上，而是绑定在类上的方法。
Python
class Pizza(object):
... radius = 42
... @classmethod
... def get_radius(cls):
... return cls.radius
...
Pizza.get_radius
bound method type.get_radius of class '__main__.Pizza'
Pizza().get_radius
bound method type.get_radius of class '__main__.Pizza'
Pizza.get_radius is Pizza().get_radius
True
Pizza.get_radius()
42
无论你用哪种方式访问这个方法，它总是绑定到了这个类身上，它的第一个参数是这个类本身（记住：类也是对象）。
什么时候使用这种方法呢？类方法通常在以下两种场景是非常有用的：
工厂方法：它用于创建类的实例，例如一些预处理。如果使用@staticmethod代替，那我们不得不硬编码Pizza类名在函数中，这使得任何继承Pizza的类都不能使用我们这个工厂方法给它自己用。
Python
class Pizza(object):
def __init__(self, ingredients):
self.ingredients = ingredients
@classmethod
def from_fridge(cls, fridge):
return cls(fridge.get_cheese() + fridge.get_vegetables())
调用静态类：如果你把一个静态方法拆分成多个静态方法，除非你使用类方法，否则你还是得硬编码类名。使用这种方式声明方法，Pizza类名明永远都不会在被直接引用，继承和方法覆盖都可以完美的工作。
Python
class Pizza(object):
def __init__(self, radius, height):
self.radius = radius
self.height = height
@staticmethod
def compute_area(radius):
return math.pi * (radius ** 2)
@classmethod
def compute_volume(cls, height, radius):
return height * cls.compute_area(radius)
def get_volume(self):
return self.compute_volume(self.height, self.radius)
抽象方法
抽象方法是定义在基类中的一种方法，它没有提供任何实现，类似于Java中接口(Interface)里面的方法。
在Python中实现抽象方法最简单地方式是：
Python
class Pizza(object):
def get_radius(self):
raise NotImplementedError
任何继承自_Pizza的类必须覆盖实现方法get_radius，否则会抛出异常。
这种抽象方法的实现有它的弊端，如果你写一个类继承Pizza，但是忘记实现get_radius，异常只有在你真正使用的时候才会抛出来。
Python
Pizza()
__main__.Pizza object at 0x7fb747353d90
Pizza().get_radius()
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
File "stdin", line 3, in get_radius
NotImplementedError
还有一种方式可以让错误更早的触发，使用Python提供的abc模块，对象被初始化之后就可以抛出异常：
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
@abc.abstractmethod
def get_radius(self):
"""Method that should do something."""
使用abc后，当你尝试初始化BasePizza或者任何子类的时候立马就会得到一个TypeError，而无需等到真正调用get_radius的时候才发现异常。
Python
BasePizza()
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
TypeError: Can't instantiate abstract class BasePizza with abstract methods get_radius
混合静态方法、类方法、抽象方法
当你开始构建类和继承结构时，混合使用这些装饰器的时候到了，所以这里列出了一些技巧。
记住，声明一个抽象的方法，不会固定方法的原型，这就意味着虽然你必须实现它，但是我可以用任何参数列表来实现：
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(self):
"""Returns the ingredient list."""
class Calzone(BasePizza):
def get_ingredients(self, with_egg=False):
egg = Egg() if with_egg else None
return self.ingredients + egg
这样是允许的，因为Calzone满足BasePizza对象所定义的接口需求。同样我们也可以用一个类方法或静态方法来实现：
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(self):
"""Returns the ingredient list."""
class DietPizza(BasePizza):
@staticmethod
def get_ingredients():
return None
这同样是正确的,因为它遵循抽象类BasePizza设定的契约。事实上get_ingredients方法并不需要知道返回结果是什么，结果是实现细节，不是契约条件。
因此，你不能强制抽象方法的实现是一个常规方法、或者是类方法还是静态方法，也没什么可争论的。从Python3开始（在Python2中不能如你期待的运行，见issue5867），在abstractmethod方法上面使用@staticmethod和@classmethod装饰器成为可能。
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
ingredient = ['cheese']
@classmethod
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(cls):
"""Returns the ingredient list."""
return cls.ingredients
别误会了，如果你认为它会强制子类作为一个类方法来实现get_ingredients那你就错了，它仅仅表示你实现的get_ingredients在BasePizza中是一个类方法。
可以在抽象方法中做代码的实现？没错，Python与Java接口中的方法相反，你可以在抽象方法编写实现代码通过super()来调用它。（译注：在Java8中，接口也提供的默认方法，允许在接口中写方法的实现）
Python
import abc
class BasePizza(object):
__metaclass__ = abc.ABCMeta
default_ingredients = ['cheese']
@classmethod
@abc.abstractmethod
def get_ingredients(cls):
"""Returns the ingredient list."""
return cls.default_ingredients
class DietPizza(BasePizza):
def get_ingredients(self):
return ['egg'] + super(DietPizza, self).get_ingredients()
这个例子中，你构建的每个pizza都通过继承BasePizza的方式，你不得不覆盖get_ingredients方法，但是能够使用默认机制通过super()来获取ingredient列表。
如何获取python编程基础及应用实验教程的实验文件
在 Python 中创建一个类及其对象
在 Python 中创建一个空类
在 Python 中使用 Type 创建类
在 Python 中创建和调用类的方法
使用 __init__() 方法为数据属性赋值
在 Python 中更新对象属性
在 Python 中删除对象属性和对象
在 Python 中检查和比较对象的类型
在Python中将对象的所有属性复制到另一个对象
在 Python 中迭代对象属性
在 Python 中打印对象的所有属性
在python中在运行时创建类的数据属性
在函数中将对象的实例作为参数传递
在 Python 中创建和使用自定义 Self 参数
使用self参数来维护对象的状态
在 Python 中创建和使用静态类变量
在 Python 中的一个函数上使用多个装饰器
在 Python 中的方法中同时访问 cls 和 self
从装饰器访问实例方法的类
使用给定的装饰器获取 Python 类的所有方法
装饰一个 class
将类字段作为参数传递给类方法上的装饰器
在 Python 中创建多个传入参数列表的类变量
Python 中的 wraps 装饰器
使用可选参数构建装饰器
在 Python 中将参数传递给装饰器
@property 装饰器
类和函数的装饰器
Python 中带参数和返回值的装饰器
Python 使用参数 wraps 装饰器
Python 装饰器获取类名
简单装饰器示例
在 Python 中使用 print() 打印类的实例
在 Python 中的类中将装饰器定义为方法
获取在 Python 中修饰的给定类的所有方法
带参数和不带参数的 Python 装饰器
Python 中带有 self 参数的类方法装饰器
在 Python 中的另一个类中使用隐藏的装饰器
装饰器内部的 self 对象
在 Python 中将多个装饰器应用于单个函数
Python 装饰器获取类实例
__init__ 和 __call__ 有什么区别
在 Python 中使用 __new__ 和 __init__
Python 中的迭代重载方法
在 Python 中使用迭代器反转字符串
Python 中 __reversed__ 魔术方法
Python 中的 __getitem__ 和 __setitem__
在 Python 中使用 __getattr__ 和 __setattr__ 进行属性赋值
什么是 __del__ 方法以及如何调用它
创建类的私有成员
一个 Python 封装的例子
一个 Python 组合的例子
一个Python聚合的例子
Python 中的单级、多级和多级继承
在 Python 中获取一个类的父类
Python 中的多态性
访问 Child 类中的私有成员
Python 中的抽象类
创建一个抽象类来覆盖 Python 中的默认构造函数
使一个抽象类继承另一个抽象类
Python 中的 super 是做什么的
super() 如何在多重继承中与 __init__() 方法一起工作
将 super 与类方法一起使用
mro 是做什么的
Python 中的元类是什么
元类的具体案例
在 Python 中使用元类的单例类
@staticmethod 和 @classmethod 有什么区别
Python 中的装饰器是什么
制作函数装饰器链
python实验抽象函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python实验抽象函数的信息别忘了在本站进行查找喔。
