2025
09-27
09-27
Python如何在不改变类的情况下改变类的功能?
在编程中,我们常常会遇到这样的场景:需要给一个现有的类添加新功能,但又不能直接修改它的源代码。这个问题在很多情况下非常常见,尤其是当我们无法修改原有类时,比如第三方库或者一些已经发布的代码。那么,如何在不改变类的情况下给它添加新功能呢?下面我们就来探讨几种常见的技术实现方式。
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在编程中,我们常常会遇到这样的场景:需要给一个现有的类添加新功能,但又不能直接修改它的源代码。这个问题在很多情况下非常常见,尤其是当我们无法修改原有类时,比如第三方库或者一些已经发布的代码。那么,如何在不改变类的情况下给它添加新功能呢?下面我们就来探讨几种常见的技术实现方式。
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我们平时写 Python,多线程用过,到了多进程就容易懵。因为进程之间是互相隔离的,数据不能直接丢过来用,得靠一些“中间人”来传话。multiprocessing 里给我们准备了几套方案:Queue、Pipe、共享内存。你可以把它们想象成三种不同的微信群,有的方便,有的快,有的适合单一用途。
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传统的工程仿真(CFD、FEA等)是强大的分析工具,用于验证特定设计或工况的性能。然而,在AI时代,随着数字孪生、快速设计迭代和替代模型(Surrogate Models)的兴起,我们对数据的需求发生了根本性转变。AI 模型需要海量的、多样化的、高质量的训练数据。
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随着物联网(IoT,Internet of Things)与嵌入式系统的普及,开发者需要一种轻量级、易用且高效的脚本语言来驱动微控制器和小型设备。Python 语言以其简洁优雅的语法广受欢迎,但标准的 CPython 解释器体积庞大,运行效率和内存开销不适合嵌入式环境。
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Python 这个语言吧,有一个特别灵活也特别“阴间”的地方,就是它可以在运行时动态操作对象的属性。说得直白点,就是你可以随便加属性、改属性、查属性,甚至删属性,而且不报错,Python 也不会嫌你烦。这在很多静态语言比如 Java、C++ 那边根本是不可想象的。
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在面试中,单例模式是个老生常谈的问题,但要做到“线程安全”这四个字,很多兄弟其实是懵的。面试官一个不走心,直接让你手写实现,立马露怯。今天咱们就好好聊聊,在 Python 里怎么搞一个线程安全的单例,顺便也掰扯掰扯到底什么场景才真需要这么干。
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你知道 Python 里有个叫“元类(metaclass)”的东西吗?我跟你说,这玩意儿第一次听到的时候,99% 的人都是一脸懵逼的。说白了,它就像是类的“幕后大佬”,类怎么造,它说了算。
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很多Python初学者,刚接触到并发编程时,都会懵圈:asyncio、多线程、多进程,这仨到底有啥区别?啥场景该用哪个?不懂这个,面试妥妥得挂。今天我就来唠唠我这些年在项目中踩过的坑,说说这几个“并发神器”的真实适用场景。
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如果说到嵌入式编程,那么python输给了c;如果说到商业软件开发,那么python输给了Java;如果说到服务器设计,那么python输给了cpp;如果说到科学计算,那么python输给了matlab;如果说到报表分析,那么python输给了excel。。。。。。
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Ptrade 把 Python 版本从 3.5 更到 3.11,简单说就一个核心:让你用 Ptrade 写交易策略时,跑得更快、写得更顺、少踩坑。下面用普通人能懂的话,把升级的重点说清楚。
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把 Jupyter 笔记本合上,偷偷装个 pip install huble,像给老相机换上一次性闪光灯。它专门干“黑箱调参”:把 Scikit-learn 模型包成小小胶囊,一口水吞下去,自动吐出最佳 CV 分。今天带你从按下快门到洗出成片,全程 5 分钟,读完刚好地铁到站。
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当你开始接触Python编程,你会发现代码中有很多“词汇”。有些词是Python语言本身已经预设好,并赋予了特殊意义的,它们是构建Python语法的基石,我们称之为关键字。另一些词则是我们程序员在编写代码时,为了区分不同的数据、功能等而自定义的名称,我们称之为标识符。
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Python已经成为人工智能和机器学习开发的支柱。从用于经典机器学习的scikit-learn等库到用于深度学习的TensorFlow和PyTorch,其生态系统既丰富又灵活。然而,构建一个AI模型不仅仅是为了在训练期间获得良好的准确性,更重要的是要确保模型可靠、一致并能投入生产。
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