14、Python 编程进阶:类、文件操作及异常处理

Python 编程进阶:类、文件操作及异常处理

1. Python 类的定义与使用

在 Python 中,类是面向对象编程的重要概念。类就像一个模板,用于创建对象。下面详细介绍类的定义、方法以及继承等相关内容。

1.1 类的定义与文档字符串

在定义类时,第一行通常使用三单引号来表示文档字符串,用于解释类的用途。虽然这是可选的,但添加文档字符串可以让其他人清楚该类的功能,尤其当类供他人使用时非常有用。以下是一个简单的类定义示例:

class Person:
    '''This class represents a person object'''
    def __init__(self, name, tel):
        self.name = name
        self.tel = tel

在上述代码中, __init__ 是类的构造方法,每当创建类的新实例时,该方法会自动调用。构造方法的名称必须是 __init__ ,并且需要包含特殊变量 self 作为参数,它引用的是新创建的实例。

1.2 类的方法定义

与特定类关联的函数称为方法。以下示例展示了如何在类定义中包含方法:

class Person:
    '''This class represents a person object'''
    def __init
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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