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本文深入探讨Python中的魔法方法,包括初始化方法__init__,算术和反算术运算符的重载,增量运算符,一元运算符,属性访问,迭代器的创建与使用,以及如何定制序列。通过具体实例,帮助读者理解这些方法如何增强类的功能。

1.魔法方法

魔法方法总是被双下划线包围,例__init__
第一个参数cls类方法或者self。
魔法方法会在适当的时候自动调用

算术运算符
通过函数来代替类

3.反算术运算符

比算法运算符多了一个r当文件左操作不支持相应的操作时被调用

4.增量运算符

5.一元运算符

6.属性访问

7. 迭代器

迭代器时一个可以记住遍历位置的对象
迭代器只能前进不能后退
字符串,列表或者元组都可以用于创建迭代器
iter()和next()
iter()函数用来生成迭代器

8.定制序列

协议类似于其他语言的接口,规定了哪些方法是必须要定义的

生产器

使用yield的函数被称为生产器
生产器是一个返回迭代器的函数

10推导式

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
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