Python精简学习笔记(三) -- 类/文件

本文详细介绍了Python中类和对象的基本概念,包括类的定义、实例化、属性和方法的使用,以及类变量与实例变量的区别。同时,还探讨了继承的概念及其实现方式,并简单介绍了文件操作和异常处理的基本语法。

class Person:
   def say(a,b):
       print("Hello you all! %d"%b)
       print(a)
p=Person()
p.say(1)

 

类中定义的方法,第一个对象总是当前类实例本身

 

class Person:
    def __init__(self,name):
        self.name = name
    def say(a,b):
        print("Hello you all! %d,%s"%(b,a.name))
        print(a)
p=Person("MrROY")
p.say(1)

 

 

__init__(self,name)相当于JAVA中的构造方法

self.name=name,self中的变量可以直接设置和赋值,不需要提前定义。

 

类的self可以用来定义对象域,直接在类中指定的变量为类变量。

 

Python中所有的类成员(包括数据成员)都是 公共的 ,所有的方法都是 有效的

只有一个例外:如果你使用的数据成员名称以 双下划线前缀 比如__privatevar ,Python的名称管理体系会有效地把它作为私有变量。

 

class Person:
    popution=110
       
p1=Person()
print("p1-->%d"%p1.popution)

#让popution加一
Person.popution+=1

p2=Person()
print("p2-->%d"%p2.popution)

 

结果是:

p1-->110
p2-->111

 

继承

class Person:
    p=0
    def __init__(self,name,age):
        self.age=age
        self.name=name
        print("Person initialized %d %s"%(age,name))
       
class Student(Person):
    def __init__(self,name,age,grade):
        Person.__init__(self,name,age)
        self.grade=grade

s = Student("ROY",100,2007)
print(s.p)

 

文件操作

poem='''
This is just
    a test
    for string file'''
f = open("G:/poem.txt","w")
f.write(poem)
f.close()

写文件

 

 

f = open("G:/poem.txt","r")
while True:
    line=f.readline()
    if len(line)==0:
        break
    print(line)
f.close()

 

True和False首字母都为大写

 

异常处理

try:
    Print("-----")
except:
    print("error")
finally:

    print("finally")

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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