09.python类

本文深入探讨Python中类与对象的基本概念,包括类的属性、方法、构造与析构函数,以及类方法的使用。通过具体示例展示了如何定义类、创建对象、调用方法,并演示了类属性和实例属性的区别。

范例,前面加__就设置成为private类型了self.__age = age

#coding:utf-8


class Student:
    '''学生类'''
    #类的属性(C++:静态成员变量)
    school = "myschool"

    def __init__(self, name, age):
        '''构造函数'''
        print "__init__()..."
        #对象的属性(C++:普通的成员属性)
        self.name = name
        self.age = age

    #(C++:普通成员方法) 在python中 对象的方法
    def showMe(self):
        print "__showme is called..."
        print self.name
        print self.age
        print Student.school

    #c++中静态方法和普通方法最大的区别 静态方法没有this指针,不能访问对象成员
    #python中类的方法
    @classmethod
    def getSchool(cls):
        #print self.name
        return cls.school

    #析构
    def __del__(self):
        print "__del___"


if __name__ == "__main__":

    print "************"
    s1 = Student("aaa", 18)
    s1.showMe()
    s1.age = 100
    s1.showMe()

    print "************"



    Student.school = "hust"

    s2 = Student("akali", 20)
    s2.showMe()

    
    print "************"
    print Student.getSchool()



输出:

__init__()...
__showme is called...
aaa
18
hust
__init()__
__showme is called...
akali
20
hust
***********
school
__del__
__del__

 

【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
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