20、Python类的深入探索:参数传递、变量与方法

Python类的深入探索:参数传递、变量与方法

1. 方法参数传递

在Python中,向方法传递数据的方式与函数类似,通过在括号内使用参数名来实现。不过,要记住 self 总是排在第一位,并且它不会从外部接收数据。

示例代码

# Method to activate (True) or deactivate (False) account.
def activate(self, yesno):
    """ True for active, False to make inactive """
    self.is_active = yesno

这里的文档字符串是可选的,但在VS Code中输入相关代码时会显示,能很好地提醒我们可以传入的参数。执行此方法时,它不会在屏幕上显示任何内容,只是将成员的 is_active 属性更改为传入的 yesno 参数的值。

测试代码

new_guy = Member('romo', 'Rocco Moe')
print(new_guy.is_active)  # 显示默认值True
new_guy.activate(False)
print(new_guy.is_active)  # 显示False

2. 通过类名调用类方法

调用类的方法通常使用 specificobje

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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