京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python类的方法属性与方法属性的动态绑定代码详解
动态语言与静态语言有很多不同,最大的特性之一就是可以实现动态的对类和实例进行修改,在Python中,我们创建了一个类后可以对实例和类绑定心的方法或者属性,实现动态绑定。
最近在学习python,纯粹是自己的兴趣爱好,然而并没有系统地看python编程书籍,觉得上面描述过于繁琐,在网站找了一些学习的网站,发现廖老师的网站上面的学习资源很不错,而且言简意赅,提取了一些python中的重要的语法和案例。重要的是可以在线测试python的运行代码,缺点就是没有系统的看python的书籍,不能及时的将知识的碎片化联系在一起,这也是看书与不看书的区别。尤其是在python类与实例的方法的调用中觉得云里雾里,思考之后将自己的想法记录下,一来加深自己理解,巩固自己记忆,而来帮助一些想要学习python的朋友理解这门抽象的语言,理解不当之处,希望大家给予指正,谢谢。
1、python中的类与实例
先定义一个类
class Student(object):
初始化,将一些必要属性绑定到Student类中
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
在内部定义一个函数,实现对传入实例的属性操作,将数据进行封装在内部,这些封装的数据本身适合类进行关联的,称之为类的方法。
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name, self.score))
2、对实例拥有的属性与方法的调用
传入一个实例
bart = Student('Bart Simpson', 59)
对属性的调用
>>> bart.name
'Bart Simpson'
对方法的调用
>>> bart.print_score()
Bart Simpson: 59
都没有问题,以下来理解python中实例中属性与方法的绑定
3、python中实例属性与方法绑定
先定义一个类
class Student(object):
pass
传入一个实例
s = Student()
动态给实例绑定一个属性
s.name = 'Michael'
接下来给实例绑定方法
先定义一个函数
def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
self.age = age
对实例的方法绑定
from types import MethodType
s.set_age = MethodType(set_age, s) # 给实例绑定一个方法
s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25
对类的方法绑定
def set_score(self, score):#定义一个函数作为类的方法
self.score = score
Student.set_score = set_score#绑定方法
廖老师在后面补充了一句:set_score方法可以直接定义在class中,但动态绑定允许我们在程序运行的过程中动态给class加上功能,这在静态语言中很难实现。
我理解的意思是,一般的对于定义一个类,会在类进行初始化的时候进行属性的绑定,传入实例的时候直接传入带参数的实例,通过内部定义的一些方法,就直接可以对实例的属性和实例继承于类的方法进行数据操作,引用,例如xxx.namexxx.print_name的形式。但是如果定义的类没有初始化,基于python语言良好的动态绑定的属性,我们可以对传入的实例进行实例和方法的绑定,对属性的绑定比较简单,对方法的绑定需要通过fromtypesimportMethodType的形式,(其他的形式暂时还不知道),告诉解释器s.set_age的方法操作是将set_age函数绑定s即s.set_age=MethodType(set_age,s),这样python就知道怎样执行s的set_age方法。但是这样绑定方法只能对类中的绑定的方法实例起效,要想对类中所有实例生效需要动态的对类进行方法的绑定。就像我们上面看到的一样。绑定之后,接下来就直接可以类似于xxx.namexxx.print_name的形式进行调用了。
对于方法是否能够直接调用,在于定义的函数是否在类中的定义还是基于函数的定义,对于不在类中定义的函数,实现对实例的方法操作就需要进行动态的绑定,或者对实例所属的类进行方法绑定;而在类中定义的函数即方法,在实例中可以直接进行调用。
总结
以上就是本文关于python类的方法属性与方法属性的动态绑定代码详解的全部内容,希望对大家有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26