15、Python编程中的多态、封装、继承与类

Python编程中的多态、封装、继承与类

1. 多态与方法

在编程中,当不断添加新类型的字典,且价格存储在不同的键下时,每次都更新 get_price 函数显然不是一个灵活且实用的方法。更好的做法是让对象自己处理操作,这就引入了多态和封装的概念。

多态允许我们在不知道对象具体实现的情况下对其进行操作。例如,我们可以请求一个对象的价格,而无需关心它是如何实现的:

>>> object.get_price()
2.5

这种绑定到对象属性的函数被称为方法。我们在字符串、列表和字典的方法中已经见过多态的例子:

>>> 'abc'.count('a')
1
>>> [1, 2, 'a'].count('a')
1

即使不知道变量 x 是字符串还是列表,我们也可以调用 count 方法:

>>> from random import choice
>>> x = choice(['Hello, world!', [1, 2, 'e', 'e', 4]])
>>> x.count('e')
2

这里,我们只需要 x 有一个名为

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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