5、Python 特殊方法全解析

Python 特殊方法全解析与应用

Python 特殊方法全解析

1. 经典类与新式类

在 Python 中,经典类和新式类的区分在于是否继承自 object 类。以下是示例代码:

# 新式类
class Foo(object):
    pass
# 经典类
class Bar:
    pass

经典类通过一个字典来实现,该字典包含类中定义的所有对象并定义了命名空间。对类属性的引用(如 c.x )会被转换为字典查找 c.__dict__["x"] 。若属性不在此字典中,则会在基类列表中继续查找,查找顺序是深度优先的,按照类定义中基类的指定顺序进行。属性赋值操作(如 c.y = 5 )总是更新 c __dict__ 属性,而非任何基类的字典。

类对象定义了以下属性:
| 属性 | 描述 |
| ---- | ---- |
| c.__dict__ | 与类关联的字典 |
| c.__doc__ | 类文档字符串 |
| c.__name__ | 类的名称 |
| c.__module__ | 定义类的模块名称 |
| c.__bases__ | 包含基类的元组 |

类实例是通过调用类对象创建的对象,

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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