面向对象基础剩余

property

首先我们来看一个例子:

'''
BMI指数(bmi是计算而来的,但很明显它听起来像是一个属性而非方法,如果我们将其做成一个属性,更便于理解)

成人的BMI数值:
过轻:低于18.5
正常:18.5-23.9
过重:24-27
肥胖:28-32
非常肥胖, 高于32
  体质指数(BMI)=体重(kg)÷身高^2(m)
  EX:70kg÷(1.75×1.75)=22.86

'''
class Peopele:
    def __init__(self,name,weight,higiht):
        self.name=name
        self.weight=weight
        self.higiht=higiht

    def bmi(self):
        return self.weight/(self.higiht*self.higiht)
obj=Peopele('egon',75,1.75)
print(obj.bmi())

从列子当中 我们可以的看出 bmi是一个跟体重,身高一样的名词,我们却用调用动词的方式加括号去调用它,这样就会导致 不知情的人去调用bmi这个名词 却要先找到它所对应的函数 然后再用调用 函数的方式 去调用它,怎么样能像调用身高,体重那样去调用bmi那 我们就需要用到property,请看下面:

#使用property(装饰器,将其伪装成一个数据属性)
class Peopele:
    def __init__(self,name,weight,higiht):
        self.name=name
        self.weight=weight
        self.higiht=higiht
    @property
    def bmi(self):
        return self.weight/(self.higiht*self.higiht)
obj=Peopele('egon',75,1.75)
print(obj.bmi)

有一点需要注意 因为bmi的本质是个函数,它只是被property伪装成一个数据属性 所以我们无法去赋值

我们举个实际例子 来说明property的牛逼之处

#使用property的实际例子对比
# 没有使用
class School:
    def __init__(self,name):
        self.__name=name
    def get_name(self):
        return self.__name
    def setter_name(self,x):
        if type(x) is not str:
            raise TypeError('名字必须是str类型,傻叉')
        self.__name=x
    def del_name(self):
        print('就不让你删')
        del self.__name
res=School('egon')
res.setter_name('EGON')
print(res.get_name())
del res.del_name
# print(res.get_name)
#报错
EGON

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/64802/PycharmProjects/kaoshi/学习/学习/day22/property.py", line 52, in <module>
    del res.del_name
AttributeError: del_name
#不是报找不到slef.name这个值的错误 就说明 我们没有成功删掉
class School:
    def __init__(self,name):
        self.__name=name
    @property
    def get_name(self):
        return self.__name
    @get_name.setter
    def setter_name(self,x):
        if type(x) is not str:
            raise TypeError('名字必须是str类型,傻叉')
        self.__name=x
    @get_name.deleter
    def del_name(self):
        print('就不让你删')
        del self.__name
res=School('egon')
res.setter_name='EGON'
print(res.get_name)
del res.del_name
print(res.get_name)
#报错说 我找不到学校名字这个值 说明删除成功
AttributeError: 'School' object has no attribute '_School__name'

上述例子中@都是一些固定的用法记住既可以,我们的调用完全符合了我们所需要的

多态

 

1 什么是多态
    多态指的是同一种事物多种形态

 

2、为什要用多态
    用基类创建一套统一的规则,强制子类去遵循(使用抽象类实现),这样便可以
    在不用考虑对象具体类型的前提下而直接使用对象下的方法

#都是一些固定用法 记住即可 意思就是强制你父类有什么 是什么样的函数你必须一样 不然就会在调用阶段报错,我们也知道在定义阶段
#只会执行类体内代码,把产生的名字放进存在类的名称空间,函数的话只会检测函数体内语法
import abc
class 动物(metaclass=abc.ABCMeta):
    @abc.abstractclassmethod
    def eat(self):
        print('eat')
    @abc.abstractclassmethod
    def run(self):
        print('run')
class Cat(动物):
    def eat(self):
        print('cat eat')
    def run(self):
        print('cat run')
class Dog(动物):
    def eat(self):
        print('dog eat')
    def run(self):
        print('dog run')
res=Cat()
res.eat()

鸭子类型

#鸭子类型(走路像鸭子,看起来像鸭子,你就是鸭子)
class Disk:
    def read(self):
        print('disk read')

    def write(self):
        print('disk write')


class Txt:
    def read(self):
        print('txt read')

    def write(self):
        print('txt write')


class Process:
    def read(self):
        print('process read')

    def write(self):
        print('process write')


obj1=Disk()
obj2=Txt()
obj3=Process()


obj1.read()
obj2.read()
obj3.read()
#我们俗成规定并没有什么强制性,符合python的风格,它的意思是和多态一样的 但是没有父类子类一说

classmethod

绑定方法:
    在类内部定义的函数,默认就是给对象来用,而且是绑定给对象用的,称为对象的绑定方法
    绑定对象的方法特殊之处:
        应该由对象来调用,对象来调用,会自动将对象当作第一个参数传入

    绑定到类的方法特殊之处:
        应该由类来调用,类来调用,会自动将类当作第一个参数传入

import settings
class People:
    def __init__(self,name,age):
        self.__name=name
        self.__age=age
    def info(self):
        print('''
        姓名:%s
        年龄:%s
        '''%(self.__name,self.__age))
    @classmethod
    def get_info(cls):
        return cls(settings.name,settings.age)
obj=People.get_info()
obj.info()

staticmethod:非绑定方法,就是一个普通函数

import setttings
import hashlib
import time

class People:
    def __init__(self,name,age):
        self.uid=self.create_id()
        self.name=name
        self.age=age

    def tell(self):
        print('%s: %s:%s' %(self.uid,self.name,self.age))

    @classmethod
    def from_conf(cls):
        return cls(settings.NAME,settings.AGE)

    @staticmethod
    def create_id():
        m=hashlib.md5()
        m.update(str(time.clock()).encode('utf-8'))
        return m.hexdigest()

obj=People('egon',18)
# print(obj.uid,obj.name,obj.age)
# obj.tell()

# print(obj.create_id)
# print(People.create_id)

print(obj.create_id())
print(People.create_id())

特性:既不跟类绑定,也不跟对象绑定,这意味着谁都能用

谁来用都是一个普通函数,也就是说没有自动传值的特性了

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yftzw/p/8856850.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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