我使用boost.python来编写用c++编写的python模块。我有一些带有纯虚拟函数的基类,我导出了这样的函数:
class Base
{
virtual int getPosition() = 0;
};
boost::python::class_<Base>("Base")
.def("GetPosition", boost::python::pure_virtual(&Base::getPosition));
在Python中,我有代码:
class Test(Base):
def GetPosition(s
假设我有以下课程,
class A:
def __init__(self):
print("Class A")
class B(A):
def __init__(self):
print("Class B")
b = B()
具有构造函数继承的预期输出是
Class A
Class B
然而,实际输出是
Class B
这是与生俱来的吗?C++允许构造函数继承。这个设计选择如何区分这两种语言?
注意:我同意在python中可以通过调用super().__init__()函数来实现这一点,但是我想知道选择这种设计
在玩isinstance时,我想知道它是如何用于子类检查的。
class A:
pass
class B(A):
pass
class C(B):
pass
print(isinstance(C(), C)) # True, I understand this fine
print(isinstance(C(), B)) # True, Ok, but how is this `True`?
print(isinstance(C(), A)) # True, this too?
解释说,isinstance确实为子类工作,如我的第二个和第三个print语句所示。我
我试图使用Python的unittest模块来比较结果和期望值,并最终获得测试统计数据。但是,下面的示例代码给出了以下错误:
File "...", line 16, in <module>
run_tests.test_equal()
File "...", line 13, in test_equal
self.assertEqual(self.result, self.expected)
File "/usr/lib/python2.7/unittest/case.py", line 512, in assertEqua
我想知道,虽然继承可以用于继承派生类中的属性和方法。
为什么我们不在派生类中编写函数,而将它们声明为覆盖。
下面的例子将解释更多关于我的问题。
class Net
{
public virtual void Act()
{
}
}
class Perl : Net
{
public override void Act()
{
Console.WriteLine("Perl.Act");
}
}
class Python : Net
{
public override void Act()
{
C
在Python中,假设我有以下代码:
class SuperClass(object):
def __init__(self, x):
self.x = x
class SubClass(SuperClass):
def __init__(self, y):
self.y = y
# how do I initialize the SuperClass __init__ here?
如何初始化子类中的SuperClass __init__?我正在学习Python教程,但它并没有涵盖这些内容。当我在谷歌上搜索时,我
class Animal(object):
def eat(self):
print("I eat all")
class C(object):
def eat(self):
print("I too eat")
class Wolf(C, Animal):
def eat(self):
print("I am Non Veg")
super(Wolf, self).eat()
Animal.eat(self)
w = Wolf()
w.
我想使用python3-piccopg 2 (2.5.4)游标,它可以:
1)以类似于dict的方式访问查询结果。
2)用logging模块自动记录此游标执行的每个sql。
我尝试了下面的代码,它没有工作,我做错了什么?我可以扩展psycopg2.extensions.cursor,但这不允许我这样做。
class LoggingCursor(psycopg2.extras.DictCursor):
def __init__(self, *args, **kwargs): # it didn't work with or
super().__init__(*a
我正在创建一个元类,在其中我定制了__new__方法,以定制如何根据kwargs中提供的值创建新的类。在一个例子中,这可能更有意义:
class FooMeta(type):
def __new__(cls, name, bases, kwargs):
# do something with the kwargs...
# for example:
if 'foo' in kwargs:
kwargs.update({
'fooattr': '
我试图在tensorflow 2中构造一个自定义的损失函数:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
class YOLOv2Loss(keras.losses.Loss):
def __init__(self,anchor_boxes):
...
但是,如果我随后编译并拟合了一个使用此损失函数的模型
anchor_boxes = ... # load anchor boxes from file
model = ... # build model here
train_batches = # extr
我在Python代码中设置了以下子类: class NodeRewriter(SyntaxRewriter[SyntaxNode]):
def visit(self, node: SyntaxNode):
print(node) 下面是相关的对象: RuntimeWarning: class "slang::SyntaxRewriter<slang::SyntaxNode>" has no virtual destructor
class NodeRewriter(SyntaxRewriter[SyntaxNode]):
>&g
我尝试在我的类上使用弱引用,在那里我使用插槽来节省一些内存,但是我无法生成派生类。
class A(object):
__slots__ = ['__weakref__']
class B(A):
__slots__ = A.__slots__ + ['foo']
#TypeError: Error when calling the metaclass bases
# __weakref__ slot disallowed: either we already got one, or __itemsize__ != 0
诀窍在哪里?我没有