Python之关于类变量的两种赋值区别详解

 更新时间:2020年03月12日 13:36:29   作者:叫我王员外就行  
这篇文章主要介绍了Python之关于类变量的两种赋值区别详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

我就废话不多说了,还是直接看代码吧!

# -*- coding:utf-8 -*-
#面试题,写一个方法,将一行字符串中所有的单词数量统计出来
 
class Person(object):
 TAG = "hello"
 
p1 = Person()
p2 = Person()
 
print p1.TAG #第一种赋值方式
print p2.TAG
print Person.TAG #第二种赋值方式
 
p1.TAG = "damn it"
 
print p1.TAG
print p2.TAG
print Person.TAG

输出结果:可以看到,只有p1的TAG,被赋值成了新的"damn it"

hello
hello
hello
damn it
hello
hello

如何将所有对象引用的类变量都赋值成同一个值呢?

Person.TAG = "damn it"

输出结果:完美解决问题

hello
hello
hello
damn it
damn it
damn it

补充知识:python类,赋值,命名空间

python中的类相当于一个命名空间,object.attr 就是一个向上爬属性的过程

属性:__dict__ , __class__ , __bases__

__dict__: 实例或类或模块的属性 , __class__ 实例对应的类对象,__bases__(元组):父类/超类

爬属性:

def findAttr(obj , attr):
 if attr in obj.__dict__:
  return obj.__dict__[attr]
 cls = obj.__class__
 if attr in cls.__dict__:
  return cls.__dict__[attr]
 for super_cls in cls.__bases__:
  if attr in super_cls.__dict__:
   return super_cls.__dict__[attr]
 return None

爬类:

def classTree(cls,indent):
 print('.'*indent + cls.__name__)
 for super_cls in cls.__bases__:
  classTree(super_cls,indent+4)

赋值方式:

class Test:
 static_var = 1 #类属性相当与C++静态成员变量
 def assign(self):
  self.x = 1 #对象属性赋值
 
t = Test()
t.x = 2 #也可以这样 ,直接赋值
t.__dict__['x'] = 3 #也可以这样 , __dict__是对象空间词典,每个对象一份,类对象/模块也有
Test.add_static_var = 5 #也可以样新增一个类属性

类方法调用 , 常用的方式object.method() ,在python中扩展 Class.method(object) ,两者相同

Test.assign(t)
print(t.x)

当object.method() 时,object被传入method(self)中的第一个参数.Class.method(object) 需要手动传入

命名空间:

x = 0
def print_global():
 print(x) #打印全局
def print_local():
 x = 1
 print(x) #本地变量
class A:
 x = 2 #类属性==C++静态成员变量 , print A.x
 def m(self):
  x = 3   #本地变量
  self.x = 4 #对象属性
def change_global():
 global x  #修改全局变量,否则x = 100 ,是增加一个本地变量
 x = 100
def print_enclosing():
 x = 200
 def nested():
  print(x)  #在闭包中引用本地变量
def change_in_enclosing():
 x = 1
 def nested():
  nonlocal x
  x = 2   #在闭包中改变本地变量, 如没有nonlocal x , 在又新增一个本地变量

以上这篇Python之关于类变量的两种赋值区别详解别就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • python实现二分查找算法

    python实现二分查找算法

    这篇文章主要介绍了python如何实现二分查找算法,帮助大家更好的理解和使用python,感兴趣的朋友可以了解下。
    2020-09-09
  • 教你使用Python写一个简单的JSONParser

    教你使用Python写一个简单的JSONParser

    这篇文章主要介绍了教你使用Python写一个简单的JSONParser,它的整个效果,有点类似于 python 标准库 json 的 json.load() 方法,需要的朋友可以参考下
    2023-04-04
  • Python读取CSV文件并进行数据可视化

    Python读取CSV文件并进行数据可视化

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python如何读取CSV文件并进行数据可视化,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
    2024-12-12
  • Python 京东云无线宝消息推送功能

    Python 京东云无线宝消息推送功能

    这篇文章主要介绍了Python 京东云无线宝消息推送功能,发送钉钉消息获取可用积分,详细配置文件通过实例代码给大家讲解的很详细,代码+注释讲解的很详细,需要的朋友可以参考下
    2021-05-05
  • python中os库的函数使用

    python中os库的函数使用

    这篇文章主要介绍了python中os库的使用,本篇文章记录下python中os库的一些函数使用,对python os库使用感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
    2022-10-10
  • 详解python中的hashlib模块的使用

    详解python中的hashlib模块的使用

    这篇文章主要介绍了python中的hashlib模块的使用,非常不错,具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下
    2019-04-04
  • python函数和python匿名函数lambda详解

    python函数和python匿名函数lambda详解

    这篇文章主要介绍了python函数和python匿名函数lambda,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2022-09-09
  • Pytorch之nn.Upsample()和nn.ConvTranspose2d()用法详解

    Pytorch之nn.Upsample()和nn.ConvTranspose2d()用法详解

    nn.Upsample和nn.ConvTranspose2d是PyTorch中用于上采样的两种主要方法,nn.Upsample通过不同的插值方法(如nearest、bilinear)执行上采样,没有可学习的参数,适合快速简单的尺寸增加,而nn.ConvTranspose2d通过可学习的转置卷积核进行上采样
    2024-10-10
  • Python实现比较两个列表(list)范围

    Python实现比较两个列表(list)范围

    这篇文章主要介绍了Python实现比较两个列表(list)范围,本文根据一道题目实现解决代码,本文分别给出题目和解答源码,需要的朋友可以参考下
    2015-06-06
  • 全面解析Python的While循环语句的使用方法

    全面解析Python的While循环语句的使用方法

    这篇文章主要介绍了全面解析Python的While循环语句的使用方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下
    2015-10-10

最新评论