面向对象的Python编程,你需要知道这些!

摘要:Python 没有像 java 中的“private”这样的访问说明符。除了强封装外,它支持大多数与“面向对象”编程语言相关的术语。因此它不是完全面向对象的。

本文分享自华为云社区《从零开始学python | 面向对象编程 Python:你需要知道的一切》,原文作者:Yuchuan 。

面向对象的编程作为一门学科在开发人员中得到了普遍的追随。Python,一种受欢迎的编程语言,也遵循面向对象的编程范式。它处理为 OOP 概念奠定基础的 Python 类和对象的声明。这篇关于“面向对象的 Python 编程”的文章将带您了解如何声明Python 类、从它们实例化对象以及 OOP 的四种方法。  

什么是面向对象编程?(Python 中的 OOP 概念)

Python - 顶级编程语言 - Edureka

面向对象编程是一种使用“对象”的思想来表示数据和方法的计算机编程方式。它也是一种用于创建整洁且可重用的代码而不是冗余代码的方法。程序分为独立的对象或几个小程序。每个单独的对象都代表应用程序的不同部分,它们具有自己的逻辑和数据以在它们内部进行通信。

现在,为了更清楚地了解为什么我们使用 oops 而不是 pop,我在下面列出了不同之处。

面向对象和面向过程编程的区别

这就是差异的全部,继续前进,让我们了解 Python OOPs Conceots。

什么是 Python OOP 概念?

Python 中的主要 OOP(面向对象编程)概念包括类、对象、方法、继承、多态、数据抽象和封装。

这就是差异的全部,让我们继续了解类和对象。

什么是类和对象?

类是对象的集合,或者您可以说它是定义公共属性和行为的对象的蓝图。现在问题来了,你是怎么做到的? 

嗯,它以一种使代码可重用性变得容易的方式对数据进行逻辑分组。我可以给你一个现实生活中的例子——把一个办公室把“员工”想象成一个类,以及与它相关的所有属性,比如“emp_name”、“emp_age”、“emp_salary”、“emp_id”作为Python 中的对象。让我们从编码的角度来看看如何实例化一个类和一个对象。

类是在“类”关键字下定义的。
例子:

class class1(): // class 1 is the name of the class

注意: Python 不区分大小写。

 对象:

对象是类的实例。它是一个具有状态和行为的实体。简而言之,它是一个可以访问数据的类的实例。

语法:  obj = class1()

这里 obj 是 class1 的“对象”。

在 python 中创建对象和类:

例子:

class employee():
    def __init__(self,name,age,id,salary):   //creating a function
        self.name = name // self is an instance of a class
        self.age = age
        self.salary = salary
        self.id = id
 
emp1 = employee("harshit",22,1000,1234) //creating objects
emp2 = employee("arjun",23,2000,2234)
print(emp1.__dict__)//Prints dictionary

说明: 'emp1' 和 'emp2' 是针对类 'employee' 实例化的对象。这里,单词 (__dict__) 是一个“字典”,它根据给定的参数(姓名、年龄、薪水)打印对象 'emp1' 的所有值。(__init__) 就像一个构造函数,无论何时创建对象都会调用它。

我希望现在你们将来在处理“类”和“对象”时不会遇到任何问题。

有了这个,让我带你了解一下面向对象的编程方法:

面向对象的编程方法:

面向对象的编程方法涉及以下概念。

  • Inheritance
  • Polymorphism
  • Encapsulation
  • Abstraction

让我们详细了解继承的第一个概念。

继承:

曾经听亲戚说过这样的对话“你长得像你的父亲/母亲”,这背后的原因被称为'继承'。从编程方面来说,一般是指“不加任何修改地将父类的特性继承或转移到子类”。新类称为派生/子 类,从中派生的类称为父 类/基类。

TypesOfInheritance - Python 类 - Edureka

让我们详细了解每个子主题。

单一继承:

单级继承使派生类能够从单个父类继承特征。

例子:

class employee1()://This is a parent class
def __init__(self, name, age, salary):  
self.name = name
self.age = age
self.salary = salary
 
class childemployee(employee1)://This is a child class
def __init__(self, name, age, salary,id):
self.name = name
self.age = age
self.salary = salary
self.id = id
emp1 = employee1('harshit',22,1000)
 
print(emp1.age)

输出:22

解释:

  •  我正在使用父类并创建一个构造函数 (__init__),类本身正在使用参数('name'、'age' 和 'salary')初始化属性。
  • 创建了一个子类“childemployee”,它继承了父类的属性,最后根据参数实例化了对象“emp1”和“emp2”。
  • 最后,我已经打印了 emp1 的年龄。嗯,你可以做很多事情,比如打印整本字典或姓名或薪水。

多级继承:

多级继承使派生类能够从直接父类继承属性,而直接父类又从其父类继承属性。

例子:

class employee()://Super class
def __init__(self,name,age,salary):  
self.name = name
self.age = age
self.salary = salary
class childemployee1(employee)://First child class
def __init__(self,name,age,salary):
self.name = name
self.age = age
self.salary = salary
 
class childemployee2(childemployee1)://Second child class
def __init__(self, name, age, salary):
self.name = name
self.age = age
self.salary = salary
emp1 = employee('harshit',22,1000)
emp2 = childemployee1('arjun',23,2000)
 
print(emp1.age)
print(emp2.age)

输出:22,23

解释:

  • 上面写的代码中已经说明得很清楚了,这里我把超类定义为employee,子类定义为childemployee1。现在,childemployee1 充当 childemployee2 的父级。
  • 我已经实例化了两个对象“emp1”和“emp2”,其中我从超类“employee”和“name”、“age、salary”和“id”中为 emp1 传递参数“name”、“age”、“salary” ” 来自父类“childemployee1”

层次继承:

分层级继承使多个派生类能够从父类继承属性。

例子:

class employee():
def __init__(self, name, age, salary):     //Hierarchical Inheritance
self.name = name
self.age = age
self.salary = salary
 
class childemployee1(employee):
def __init__(self,name,age,salary):
self.name = name
self.age = age
self.salary = salary
 
class childemployee2(employee):
def __init__(self, name, age, salary):
self.name = name
self.age = age
self.salary = salary
emp1 = employee('harshit',22,1000)
emp2 = employee('arjun',23,2000)
 
print(emp1.age)
print(emp2.age)

输出:22,23

解释:

  • 在上面的例子中,你可以清楚地看到有两个子类“childemployee1”和“childemployee2”。他们从一个共同的父类“员工”继承功能。
  • 对象 'emp1' 和 'emp2' 根据参数 'name'、'age'、'salary' 进行实例化。

多重继承:

多级继承使一个派生类可以从多个基类继承属性。

例子:

class employee1()://Parent class
    def __init__(self, name, age, salary):  
        self.name = name
        self.age = age
        self.salary = salary
 
class employee2()://Parent class
    def __init__(self,name,age,salary,id):
     self.name = name
     self.age = age
     self.salary = salary
     self.id = id
 
class childemployee(employee1,employee2):
    def __init__(self, name, age, salary,id):
     self.name = name
     self.age = age
     self.salary = salary
     self.id = id
emp1 = employee1('harshit',22,1000)
emp2 = employee2('arjun',23,2000,1234)
 
print(emp1.age)
print(emp2.id)

输出:22,1234

解释: 在上面的例子中,我取了两个父类“employee1”和“employee2”。还有一个子类“childemployee”,它通过针对父类的参数实例化对象“emp1”和“emp2”来继承父类。

这完全是关于继承,在面向对象编程 Python 中继续前进,让我们深入研究“多态”。

多态:

你们一定都使用过 GPS 导航路线,根据交通情况,您在同一目的地遇到多少条不同的路线,这不是很神奇吗,从编程的角度来看,这被称为“多态性”。这是一种这样的 OOP 方法,其中一项任务可以以多种不同的方式执行。简单来说,它是一个对象的属性,它允许它采取多种形式。

多态示例-面向对象编程python-Edureka

多态有两种类型:

  • 编译时多态
  • 运行时多态性

编译时多态:

编译时多态性也称为静态多态性,它在程序编译时得到解决。一个常见的例子是“方法重载”。让我向您展示一个相同的快速示例。

例子:

class employee1():
def name(self):
print("Harshit is his name")    
def salary(self):
print("3000 is his salary")
 
def age(self):
print("22 is his age")
 
class employee2():
def name(self):
print("Rahul is his name")
 
def salary(self):
print("4000 is his salary")
 
def age(self):
print("23 is his age")
 
def func(obj)://Method Overloading
obj.name()
obj.salary()
obj.age()
 
obj_emp1 = employee1()
obj_emp2 = employee2()
 
func(obj_emp1)
func(obj_emp2)

输出:

Harshit 是他的名字
3000 是他的薪水
22 是他的年龄
Rahul 是他的名字
4000 是他的薪水
23 是他的年龄

解释:

  • 在上面的程序中,我创建了两个类 'employee1' 和 'employee2' 并为 'name'、'salary' 和 'age' 创建了函数,并打印了相同的值而不从用户那里获取它。
  • 现在,欢迎来到主要部分,我创建了一个以“obj”为参数的函数,并调用了所有三个函数,即“name”、“age”和“salary”。
  • 后来,针对这两个类实例化了对象 emp_1 和 emp_2 并简单地调用了函数。这种类型称为方法重载,它允许一个类具有多个同名的方法。

运行时多态:

运行时多态性也称为动态多态性,它在运行时解析。运行时多态性的一个常见示例是“方法覆盖”。让我通过一个示例向您展示以便更好地理解。

例子:

class employee():
   def __init__(self,name,age,id,salary):  
       self.name = name
       self.age = age
       self.salary = salary
       self.id = id
def earn(self):
        pass
 
class childemployee1(employee):
 
   def earn(self)://Run-time polymorphism
      print("no money")
 
class childemployee2(employee):
 
   def earn(self):
       print("has money")
 
c = childemployee1
c.earn(employee)
d = childemployee2
d.earn(employee)

输出:没钱,有钱

说明:在上面的例子中,我创建了两个类 'childemployee1' 和 'childemployee2',它们派生自同一个基类 'employee'。这是一个没有收到钱而另一个得到的问题。现在真正的问题是这是怎么发生的?好吧,如果您仔细观察,我在这里创建了一个空函数并使用了Pass(当您不想执行任何命令或代码时使用的语句)。现在,在两个派生类下,我使用了相同的空函数,并将打印语句用作 'no money' 和 'has money' 。最后,创建了两个对象并调用了函数。

继续讨论下一个面向对象的 Python 编程方法,我将讨论封装。

封装:

在原始形式中,封装基本上意味着将数据绑定到单个类中。与Java不同,Python 没有任何私有关键字。不应直接访问类,而应以下划线为前缀。

让我向您展示一个示例以便更好地理解。

例子:

class employee(object):
def __init__(self):   
self.name = 1234
self._age = 1234
self.__salary = 1234
 
object1 = employee()
print(object1.name)
print(object1._age)
print(object1.__salary)

输出:

1234
回溯(最近一次通话):
1234
文件“C:/Users/Harshit_Kant/PycharmProjects/test1/venv/encapsu.py”,第 10 行,在
打印(object1.__salary)中
AttributeError: 'employee' object has no attribute ' __薪水'

说明:你会得到这个问题,下划线和错误是什么?好吧,python 类将私有变量视为不能直接访问的 (__salary)。

因此,我在下一个示例中使用了 setter 方法,该方法提供对它们的间接访问。

例子:

class employee():
def __init__(self):
self.__maxearn = 1000000
def earn(self):
print("earning is:{}".format(self.__maxearn))
 
def setmaxearn(self,earn)://setter method used for accesing private class
self.__maxearn = earn
 
emp1 = employee()
emp1.earn()
 
emp1.__maxearn = 10000
emp1.earn()
 
emp1.setmaxearn(10000)
emp1.earn()

输出:

收益为:1000000,收益为:1000000,收益为:10000

说明: 使用setter 方法提供对私有类方法的间接访问。这里我定义了一个员工类,并使用了一个(__maxearn),它是这里用来存储员工最大收入的setter方法,以及一个以价格为参数的setter函数setmaxearn()。

这是一个明显的封装示例,我们限制对私有类方法的访问,然后使用 setter 方法授予访问权限。

接下来在面向对象编程中,python 方法论讨论了一个称为抽象的关键概念。

抽象:

假设您使用网上银行或任何其他流程从 bookmyshow 预订了一张电影票。您不知道如何生成 pin 或如何完成验证的过程。这在编程方面被称为“抽象”,它基本上意味着您只显示特定流程的实现细节,而对用户隐藏细节。它用于通过对适合问题的类进行建模来简化复杂问题。

抽象类不能被实例化,这仅仅意味着你不能为这种类型的类创建对象。它只能用于继承功能。

例子:

from abc import ABC,abstractmethod
class employee(ABC):
def emp_id(self,id,name,age,salary):    //Abstraction
pass
 
class childemployee1(employee):
def emp_id(self,id):
print("emp_id is 12345")
 
emp1 = childemployee1()
emp1.emp_id(id)

输出:emp_id 是 12345

说明: 正如你在上面的例子中看到的,我们导入了一个抽象方法,程序的其余部分有一个父类和一个派生类。为“childemployee”基类实例化了一个对象,并且正在使用抽象的功能。

Python 是 100% 面向对象的吗?

Python 没有像 java 中的“private”这样的访问说明符。除了强封装外,它支持大多数与“面向对象”编程语言相关的术语。因此它不是完全面向对象的。

这使我们结束了关于“面向对象的 Python 编程”的文章。我希望您已经了解了与 Python 中的类、对象和面向对象的概念相关的所有概念。确保您尽可能多地练习并恢复您的经验。

 

点击关注,第一时间了解华为云新鲜技术~

相关推荐

鸿蒙案例上新啦 | 购物、听歌、健身:15个模板带你一键激活社交娱乐

页面层级如何组织、跨页共享状态如何同步、列表与详情及个人中心如何形成稳定闭环。鸿蒙开发实践中心将这些高频消费与互动场景沉淀为可参考的标准模板,提供从业务架构到界面实现的快捷实践入口。更多实战案例欢迎前往鸿蒙开发实践中心案例中心查看并开启云端体验。

华为云官方博客 338

鸿蒙案例上新啦 | 出门打车、到家上课:25个模板带你一屏打通日常生活

如何合理拆分页面组件、如何建立单一可信的状态源、如何让用户在每一步操作中都获得明确反馈。鸿蒙开发实践中心以标准化的应用与元服务模板为入口,将清晰的业务架构与可复用的代码结构直观呈现。不妨立即挑选一个感兴趣的方向进入云端环境,从页面布局、组件封装、状态管理到路由组织,亲手跑通你的鸿蒙实战项目。

华为云官方博客 324

LakeAgent:DWS数据仓库的第二大脑,告别 “翻译式运维”,迈入智能自治时代

和普通 SQL 改写工具不同,LakeAgent 自动做多方案代价对比,主动规避负优化陷阱:补充分区键过滤实现剪枝,扫描分区由 37 收敛至 1,执行代价从 758.28 降至 113.74;未来的数据仓库,将不止能算、能存,更能看懂自己、诊断自己、理解自己。长久以来,数仓的智能都依附于人:信号需要人解读,瓶颈需要人研判,经验困在个体里,无法随底座永续生长。CPU 高、CPU 告警、CPU 诊断、CPU 使用率过高、CPU 满。语法、错误码、计费、性能调优、最佳实践、故障处置等全场景内容。

华为云官方博客 555

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:文件存储(File Storage)

• product-images(公开桶,允许公共读取):策略名称"Public read for product-images",允许SELECT,目标角色anon,策略定义bucket_id = 'product-images'。上传/删除需另配INSERT/DELETE策略,详见SQL。• product-specs(私有桶,仅认证用户访问自己的文件夹):建议拆为上传、读取、删除三条策略,策略定义均为 bucket_id = 'product-specs' 且仅限本人文件夹(详见下文 SQL)。

华为云官方博客 476

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:实时订阅与推送(Realtime)

Realtime 把数据库的每次变更同步到客户端:表里增、删、改一行,订阅者无需刷新页面或主动请求即可秒级收到。三大能力各司其职:• Postgres Changes — 监听表的 INSERT/UPDATE/DELETE,变化即通知• Broadcast — 客户端之间直接互发,适合瞬时通知、协同编辑• Presence — 跟踪频道里“谁在线”典型场景有实时数据展示(订单、库存、监控指标即时刷新)、即时通讯(消息收发、在线名单、“对方正在输入”)、协同编辑与实时通知。

华为云官方博客 464

AI Agent如何通过MCP连接到华为云RDS Supabase应用平台

Schema元数据列出所有可访问的表(按schema分组)。Schema元数据列出表的列及元数据(类型/默认值/约束)。Schema元数据列出所有约束(PK/FK/UNIQUE/CHECK/EXCLUDE)。可按schema/表/类型过滤。Schema元数据列出所有外键关系。可按schema/表过滤。Schema元数据列出所有索引及定义和大小。可按schema/表过滤。Schema元数据列出已应用的数据库迁移记录。Schema元数据列出已安装的PostgreSQL扩展。

华为云官方博客 473

华为大数据Flink让每一 CU 算力,跑出开源 5.74 倍的性能

1. 开源Apache Flink 已成为业界流计算事实标准,但在极端重负载场景下存在性能瓶颈。2. 华为大数据Flink通过多项自研深度优化,在执行计划、算子执行、状态存储三个层面构建协同的优化体系。3. Nexmark Benchmark 测试结果:整体性能提升 5.74 倍,极端重负载场景性能领先最高 18.3 倍。4. 100% 兼容 Apache Flink 1.20,业务代码零改造,无缝迁移。

华为云官方博客 380

LakeAgent实战 | 业务分析篇从一句提问到业务分析

本文以“订单金额变化”分析为例,展示LakeAgent如何通过自然语言提问,结合DataArtsStudio的数据资产与专业技能,帮助业务人员快速定位数据、生成SQL、追踪血缘、生成报告。从问题出发,逐步实现数据发现、变化洞察、原因追溯与团队协作,最终形成可复用的分析流程与企业规则,显著提升数据分析效率与一致性。

华为云官方博客 389

华为云RDS Supabase AI应用已开放公测 :30分钟搭建AI应用后端

认证、存储、实时推送、数据库API——4个后端模块,传统开发需要数周。今天,你只需要30分钟。AI创业公司的全栈开发工程师。上周老板说"下周要上线的AI对话应用,后端你来搞"——认证鉴权、数据库接口、文件存储、实时推送,每一个模块都需要数周搭建,而市场不会等你。小张打开华为云RDS Supabase,30分钟搭好认证、数据库API、对象存储,剩下的时间全用来打磨AI交互体验。基于开源Supabase+华为云RDS PostgreSQL全托管能力,为开发者提供。

华为云官方博客 396

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:数据库函数(Database Function)

上一篇介绍了 Database Data API——建表即自动生成增删改查接口,解决单表读写,但聚合统计、跨表事务、字段自动维护等逻辑已超出其能力边界。本篇推进到数据库函数(Database Function):把业务逻辑封装进数据库,前端通过 .rpc() 调用,由触发器自动响应数据变更。上一篇中,小张基于 Data API 完成了产品目录的建表与基础读写。但新需求随之而来:按分类统计产品数与价格区间、上架新品同时写产品表与定价表、产品修改后自动刷新更新时间。

华为云官方博客 464

如何使用RDS Supabase后端BaaS能力:创表即生成API(Database Data API)

认证、存储、实时推送、数据库API——4个后端模块,传统开发要数周。本系列逐个拆解,首篇聚焦数据库API(Database Data API):建表即得 API,无需手写后端。小张,AI创业公司的全栈工程师。老板让他做个产品目录页,展示产品与价格、支持上下架。传统做法要搭后端、写接口、配权限,工期少说1-2周;而在华为云RDS Supabase,建两张表、应用 SDK 直连,几分钟增删改查全跑通。

华为云官方博客 478

从一句话到一个能出去的链接,AI开发者空间做了什么

自行搭建的 Agent、正在使用的开源项目、团队既有的工具,都可以接入,可以通过AI创建或者手动搭建环境;华为云 AI开发者空间——面向开发者的云端一站式开发平台,做的就是把这段路接上:环境免安装,浏览器打开即为完整的 Linux 运行环境,预置的 AI 智能体开箱即用。第一个任务建议选能出结果的:做一个游戏、生成一个页面、创建一台实例,从需求走到可访问的链接,一次就能看清这个环境在做什么。沙箱是一个完整的 Linux 环境,依赖、服务、端口都是真实的,不是模拟。环境释放后,权限随之失效。

华为云官方博客 425

华为云码道配置自定义大模型,四种方式完整实操

案例介绍。

华为云官方博客 624

图数据库:实现穿透式监管的数据基座

穿透式监管标志着国企监管从“管企业”向“管资本”转型过程中的关键一跃。而图数据库正是这一跃的技术支点。从股权穿透到资金链穿透,从供应链穿透到数据穿透,华为GES图数据库正在将“穿透式监管”从理念变为可落地、可操作的实践。无论是天眼查式的全量链路查询,还是某集团财经的税务规则判断,抑或是芯片供应链式的部件风险分析,乃至通过Palantir构建决策知识图谱,其底层逻辑都是一致的——用图的力量,穿透一切形式的“隔离层”,直抵风险本质与责任核心。

华为云官方博客 664

《公共云三十问》正式收官,奔赴企业AI百场景新征程

今年6月底,公共云产业联盟重点推出《公共云三十问》专栏,以每周三问的节奏,连载十周,解读《先进公共云》白皮书,分享国计民生系列案例,旨在凝聚共识、推动落地实践。同时,专栏分析公共云在产业升级、民生福祉、科技创新、全球发展等方面的作用,梳理中国特色公共云发展路径:以普惠云拓展用云广度,以智算云提升用云深度,以自主云夯实用云厚度,以全球云打开用云跨度。这十问从专属云、行业云切入,深入政务、金融、交通、电力、钢铁、化工、油气、制造等国计民生场景,回答公共云“怎么用”。

华为云官方博客 473

开发者小技巧|IAM配置,让码道代码智能体连续30天免登录

案例介绍。

华为云官方博客 645

码道深度对接CodeArts,让需求自动落地为代码

案例介绍。

华为云官方博客 719

【公共云三十问 之三十】拥抱AI,企业如何建设面向智能体的专属云?

企业可分阶段建设覆盖开发、运行、运营及安全的一体化智能体平台——从构建一站式、高低码协同的智能体开发平台,到打造高性能、极致弹性的运行时环境,再到搭建AgentOps驱动的持续运营与运维体系,同时构建端到端、多层次的全链路安全防护体系。在数据湖建设方面,遵循“存量复用、平滑演进、AI导向、分步迭代”原则,分三阶段推进——打造AI多模数据湖核心能力、完成存算分离与统一元数据管理、实现闭环赋能全面支撑智能体规模化落地,在保护既有投资的前提下将传统数据平台转型为AI数据专属供给平台。

华为云官方博客 823

【公共云三十问 之二十九】国计民生之制造:制造云如何重塑数智时代的新质生产力?

平台打通软件交付的完整路径,覆盖需求管理、代码托管、代码检查、编译构建、制品仓库、部署、测试等关键环节,支持大模型能力融入研发全流程,实现从需求到交付的端到端管理。通过构建“研发一朵云”,方案打破地域与组织壁垒,实现跨团队协同开发,有效缩短软件交付周期,助力工业制造企业从“传统研发”走向“敏捷研发”,加速数智化转型进程。当制造云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,公共云的社会价值将从基础设施层向生产场景层持续延伸,为新型工业化建设和制造强国战略注入源源不断的动力,重塑数智时代的中国制造新质生产力。

华为云官方博客 789

告别重复手工迁仓,码道MCP+Skill实现仓库批量迁移

案例介绍。

华为云官方博客 790

【公共云三十问 之二十八】国计民生之油气:智算云如何叩响数智时代的“地心蓝金”?

西南油气田以“向地球深部要资源”为战略方向,联合以华为云Stack为代表的公共云服务商共同打造统一算力底座,建设西南区域数据湖与通用技术平台,构建“勘探开发工程技术、天然气生产过程管控、天然气产运储销”等三个一体化协同应用场景,支撑油气勘探、开发生产、管输储运等全业务链的数智化转型。当智算云真正成为数据流通的平台、AI创新的底座,油气田得以将算力效能、数据价值与智能技术深度融入勘探开发全链条,将“看不见的算力”转化为“摸得着的储量”,以智能化手段持续降低勘探风险、缩短发现周期、提高采收效率,确保生产安全。

华为云官方博客 613

【公共云三十问 之二十七】国计民生之化工:数智云如何重塑传统化工新范式?

在架构方面,方案构建云边协同的统一体系,涵盖AI协同、数据协同与运营协同三大维度——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现“边用边学”的智能闭环,模型平均精度提升20%以上。此外,方案提供一站式企业级工业物联网平台、数据湖与数据治理平台,覆盖工业数据分析“采、存、算、管、用”全流程,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,有效消除数据孤岛。层面,方案充分发挥软硬协同优势,实现计算、存储、网络与云平台的深度协同,训练线性度超95%,为大模型训练推理提供强劲算力支撑。▲化工“数智”新模式。

华为云官方博客 663

【公共云三十问 之二十六】国计民生之钢铁:数智云如何淬炼中国钢铁新力量?

同时,构建云边端协同的统一架构,支撑集团总部与各生产基地两级协同发展——总部集中训练大模型,边缘节点负责推理执行,云边持续迭代,实现训推一体化的资源调度与高效协同,为钢铁行业的数智化转型构建了坚实的算力底座。层面,方案构建覆盖“工业数采→边缘IT/OT融合→统一数据湖→数据治理平台→数据应用”全链路的一站式数据治理与流通平台,打通生产现场与管理系统间的数据壁垒,让数据“采得到、流得动、用得好”,加速数据价值从生产现场向经营决策层流动释放。湘潭钢铁集团的钢铁数智云,是钢铁工业智能云建设的标杆案例。

华为云官方博客 526

LakeWatch——MRS 智能运维Agent

从资源池、队列、作业等多个维度,对集群CPU与内存资源进行精细化分析与对比,直观呈现不同时间段的空闲、满载等使用状态,识别资源浪费,指导治理优化,为扩缩容决策提供数据支撑。对HDFS存储进行多维度深度分析(目录、用户、用户组等),涵盖使用量、增量、文件大小分布及数据热度等指标,帮助快速识别增长较快的目录、长期未访问的文件,统计目录文件数量与小文件占比,评估HDFS总存储量与扩缩容需求,为存储治理与资源规划提供全面数据支撑。Agent主动巡检,识别异常趋势并提前预警,让运维从"事后处理"转向"事前预防"。

华为云官方博客 515

华为云专题文档发布:丰富的AI案例、选型指导和概念解读

发布 “云服务选型”、“云计算概念”专题,提供云服务选型指导,助您选择匹配业务的云服务,解读云计算相关概念,开启云上学习之路。开发者工具和文档专区上线,提供从学习、实践到反馈的全链路支持。帮助中心新增100余篇AI案例。

华为云官方博客 286

一个人,也能用AI做点“星东西”

华为云星耀创想者大赛-2026华为云OPC创意大赛等你来~

华为云官方博客 290

从需求到可执行工作项:MCP+Skill 让智能体规划真正落地

回顾整个体验,以前让智能体帮我拆需求,它是洋洋洒洒给我列了一大篇 Markdown,看着挺像那么回事,但最后还是得我一条条往 CodeArts Req 里搬,搬完再手动挂父子关系、排日期,拆需求五分钟,搬运两小时。现在好了,MCP 给智能体接上了"手",Skill 给它装上了"项目经理的脑子",一句话下去,34 个工作项连带排期、层级关系全给我建好了,甘特图一拉,齐刷刷都在两周内,节省了多少工作量啊,美滋滋。本次实操在码道代码智能体基础上,构建了一套"需求→可执行工作项"的自动化规划方案。

华为云官方博客 576

华为云码道「码力续航计划」更新!

✅上新GLM‑5.3‑Flash,高速响应,代码生成、工程解析、Agent调试高效输出。新增GLM‑5.3‑Flash福利模型,每日解锁1000万免费Tokens。● 本次活动共发放总量价值100万元Tokens,发完即止!把耗算力的编码重活,交给华为云码道代码智能体🚀🚀。● 每日额度准时刷新,当日清零、次日满血重置。✅复杂算法、大项目解析、批量代码生成随便跑。✅不用抠额度、不用算消耗,放开调试大胆迭代。✅无需额外操作,登录即送,直接切换模型使用。● 把算力交给码道,让撸码不再内耗👏🏻。

华为云官方博客 685

【公共云三十问 之二十四】国计民生之交通:交通云如何铺就数智通衢新坦途?

交通行业作为支撑实体经济的关键基础设施,涵盖公路、铁路、机场、港口、地铁等众多子领域,其中,公路网络作为综合交通运输体系的基础骨架,承担着全国超过70%的客货运量,其数字化、智能化转型的需求尤为迫切。方面,提供Agent开发框架、知识库管理、RAG工程、意图识别、静态应用编排及模型评测等能力,支持客户将行业知识、业务流程与AI能力深度融合,快速构建面向收费稽核、路网调度、应急处置等场景的智能应用。开发并实现落地应用,全面覆盖建设、管理、养护、运营、服务、安全、办公七大业务领域。

华为云官方博客 461

【公共云三十问 之二十五】国计民生之电力:电力云如何点亮数智电力新引擎?

方案构建了覆盖数据获取、质量评估到标准化处理的全链路能力。基于公共云服务商智算底座及气象大模型,通过时空图神经网络重新建模产流机制,中国华电建成超50TB多源融合数据集,突破时空建模与机理融合等五大关键技术,短期径流预测精度较传统机理模型提升5个百分点以上,实现15天中期径流预测精度超85%,推理效率达秒级。基于气象大模型的基础架构与预训练能力,客户可直接在大模型之上开展增量训练与微调,充分利用场站所在区域的高精度历史数据(如3公里、1公里分辨率),针对不同场站和区域的地形地貌与气候特征进行模型调优。

华为云官方博客 381
上一篇: 带你认识大模型训练关键算法:分布式训练Allreduce算法
下一篇: 直击Huawei Mate 40产线背后的华为云IoT智能制造
华为云开发者联盟
华为云开发者联盟 企业官方账号 企业官方账号
博客等级 码龄10年 72万+粉丝 5985原创
评论 8
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值