DAVIS ACOUSTICS Opera
«Говорящее» название этих АС намекает на симфонические предпочтения их будущего владельца. Уверены, что увертюры, контаты, сюиты и рапсодии в исполнении DA Opera не разочаруют самого взыскательного меломана, однако ее музыкальные пристрастия вовсе не ограничиваются только воспроизведением классики. Весь заложенный в эти колонки потенциал, инженерная мысль и классное исполнение расширяют жанровую совместимость от средневековых баллад до еще не изобретенных музыкальных стилей.
Напольные акустические системы Opera 5 выглядят настолько органично и респектабельно, что в их стоимость (чуть более $1000 за пару) поначалу с трудом верится. Низкочастотные динамики изготовлены из фирменного «дэвисовского» материала — «велюрового кевлара», который получается путем осаждения молекул углерода на поверхность кевларовой мембраны. Магниты изготавливаются из запатентованного материала TiCoNAl (титан, кобальт, никель, алюминий). Результатом кропотливой работы инженеров стало очень мощное и точное воспроизведение баса с отсутствием звуковых искажений даже на громкости, близкой к максимальной. Алюминиевые твитеры обеспечивают чистое и ясное звучание высоких частот в музыке и яркое резкое воспроизведение ВЧ спецэффектов в кино (таких как свист пуль, визг автомобильных покрышек и пр.).
Специально для работы в составе домашнего кинотеатра созданы центральный DA Opera center (90 Вт) и тыловые DA Opera 1 (80 Вт) громкоговорители, которые идеально согласованы по звуку с фронтальными Opera 5 и способны нарисовать абсолютно однородную звуковую картину
Очень важной чертой линейки Opera является богатый выбор цветовой отделки — вишня, черный ясень, розовое дерево
Напоследок отметим, что Davis Acoustics — одна из немногих европейских компаний, которая проводит специальную адаптацию своих акустических систем для российского рынка, а отдельные линейки акустики и вовсе выпускаются только для нашей страны. В результате наши ценители качественного звука получают возможность купить действительно эксклюзивные громкоговорители по более чем умеренной цене. Эта заслуга, как нам кажется, в равной мере принадлежит и произво0дителю, и российскому дистрибьютору Davis Acoustics — компании «Русская Игра».
Как прошить телевизор Changhong
В современных телевизорах находится несколько типов микросхем памяти хранящих информацию для различных устройств. Соответственно используются разные прошивки и методы. Пользовательское обновление ПО (находящегося в NAND-Flash памяти) происходит через USB интерфейс (через флэшку) или непосредственно в меню телевизора через интернет. Системная память (SPI-Flash и EEPROM) обновляется мастерами с использованием программаторов.
Внимание ! Находящиеся здесь файлы предназначены для теле-мастеров, которые понимают какую память и для чего обновлять. Если Вы пользователь телевизора, советуем покинуть этот сайт
Для того что-бы окончательно убить свой аппарат вы можете воспользоваться кучей других интеренет-сайтов рассчитанных на пользователей. Этот сайт для мастеров, а не для пользователей !
Информация для мастеров
В архивах находятся дампы прошивок телевизоров Changhong. Файлы рассчитаны на программирование с помощью универсальных программаторов через SPI интерфейс (FLASH), или по шине I2C (EEPROM). Файлы в формате BIN, сжаты архиватором RAR.Учитывайте, что несмотря на общее сходство, каждая марка имеет свои особенности прошивки. Внутри многих архивах находится подробное описание по конкретной модели. В случае, дополнительных вопросов, задавайте их в нашем форуме, где основными посетителями являются специалисты по ремонту.
В случае отсутствия необходимого файла вы можете запросить его в форуме в разделе Поиск прошивок либо посмотреть более свежий каталог Прошивки LCD телевизоров
Создание классов
Оператор класса создает новое определение класса. Имя класса следует сразу за ключевым словом class, за которым следует двоеточие:
class ClassName: 'Optional class documentation string' class_suite
- Класс имеет строку документации, к которой можно получить доступ через ClassName .__ doc__ .
- Class_suite состоит из всех компонентов утверждений, определяющих член класса, атрибуты данных и функцию.
Пример
Ниже приведен пример простого класса Python
class Employee:
'Common base class for all employees'
empCount = 0
def __init__(self, name, salary):
self.name = name
self.salary = salary
Employee.empCount += 1
def displayCount(self):
print "Total Employee %d" % Employee.empCount
def displayEmployee(self):
print "Name : ", self.name, ", Salary: ", self.salary
- Переменная empCount является переменной класса, значение которой является общим для всех экземпляров этого класса. Доступ к нему можно получить как Employee.empCount внутри класса или за его пределами.
- Первый метод __init __ () — это специальный метод, который называется конструктором класса или методом инициализации, который Python вызывает при создании нового экземпляра этого класса.
- Вы объявляете другие методы класса, как обычные функции, за исключением того, что первый аргумент каждого метода — это self . Python добавляет аргумент self в список для вас; вам не нужно включать его при вызове методов.
Как ещё оценивают сложность алгоритмов
На протяжении всей статьи мы говорили про Big O Notation. А теперь сюрприз: это только одна из пяти существующих нотаций. Вот они слева направо: Намджун, Чонгук, Чингачгук… простите, не удержался. Сверху вниз: Small o, Big O, Big Theta, Big Omega, Small omega. f — это реальная функция сложности нашего алгоритма, а g — асимптотическая.
Пять нотаций в математическом представлении. Фото: Валерий Жила для Skillbox Media
Несколько слов об этой весёлой компании:
- Big O обозначает верхнюю границу сложности алгоритма. Это идеальный инструмент для поиска worst case.
- Big Omega (которая пишется как подкова) обозначает нижнюю границу сложности, и её правильнее использовать для поиска best case.
- Big Theta (пишется как О с чёрточкой) располагается между О и омегой и показывает точную функцию сложности алгоритма. С её помощью правильнее искать average case.
- Small o и Small omega находятся по краям этой иерархии и используются в основном для сравнения алгоритмов между собой.
«Правильнее» в данном контексте означает — с точки зрения математических пейперов по алгоритмам. А в статьях и рабочей документации, как правило, во всех случаях используют «Большое „О“».
Если хотите подробнее узнать об остальных нотациях, посмотрите интересный видос на эту тему. Также полезно понимать, как сильно отличаются скорости возрастания различных функций. Вот хороший cheat sheet по сложности алгоритмов и наглядная картинка с графиками оттуда:
Сравнение сложности алгоритмов. Скриншот: Валерий Жила для Skillbox Media
Хоть картинка и наглядная, она плохо передаёт всю бездну, лежащую между функциями. Поэтому я склепал таблицу со значениями времени для разных функций и N. За время одной операции взял 1 наносекунду:
*args и **kwargs
Прежде чем завершить, поговорим про еще одну важную тему, а именно про так называемые *args (сокращение от arguments) и **kwargs (keyword arguments).
Они позволяют передавать функции различное количество позиционных (*args) или именованных (**kwargs) аргументов.
Рассмотрим на примере. Начнем с *args.
*args
Предположим, что у нас есть простая функция, которая принимает два числа и считает среднее арифметическое.
|
1 |
# объявим функцию defmean(a,b) return(a+b)2 mean(1,2) |
| 1 | 1.5 |
Все отлично работает, но мы не можем передать этой функции больше двух чисел. Возможным решением станет функция, которая изначально принимает список в качестве аргумента.
|
1 |
# объявим функцию, которой нужно передать список defmean(list_) # зададим переменную для суммы, total= # в цикле сложим все числа из списка foriinlist_ total+=i # и разделим на количество элементов returntotallen(list_) |
|
1 |
# создадим список list_=1,2,3,4 mean(list_) |
| 1 | 2.5 |
Все опять же работает, но нам каждый раз нужно создавать список. При попытке передать отдельные числа функция выдаст ошибку.
| 1 | mean(1,2) |
*args позволяет передавать функции произвольное количество отдельных чисел.
|
1 |
# объявим функцию с *args defmean(*nums) total= foriinnums total+=i returntotallen(nums) |
| 1 | mean(1,2,3,4) |
| 1 | 2.5 |
Как вы видите, главным элементом здесь является оператор распаковки * (unpacking operator). Он принимает все передаваемые в функцию числа и формирует из них кортеж.
Затем мы проходимся по элементам этого кортежа, рассчитываем их сумму и делим на количество элементов. Использовать слово args не обязательно, мы назвали наш позиционный аргумент nums.
Если мы по какой-то причине захотим передать функции список, мы можем это сделать.
|
1 |
# передадим в функцию список mean(*list_) |
| 1 | 2.5 |
В этом случае мы передаем название списка со звездочкой *.
Для того чтобы продемонстрировать преобразование чисел в кортеж, напишем вот такую несложную функцию.
|
1 |
deftest_type(*nums) print(nums,type(nums)) |
| 1 | test_type(1,2,3,4) |
| 1 | (1, 2, 3, 4) <class ‘tuple’> |
**kwargs
При использовании **kwargs происходит почти то же самое за тем исключением, что мы распаковываем именованные, а не позиционные аргументы. И распаковываем их в словарь, а не в список. Сразу посмотрим на примере.
|
1 |
deff(**kwargs) returnkwargs.items() |
|
1 |
# оператор ** примет произвольное количество именованных аргументов f(a=1,b=2) |
| 1 | dict_items() |
Приведем более сложный пример. Напишем функцию, которая на вход примет произвольное количество чисел (позиционный аргумент), преобразует в кортеж (*args) и рассчитает (mean) и (standard deviation).
Для каждой из метрик мы дополнительно создадим именованный параметр, который определит выводить эту метрику или нет. Параметры мы передадим через **kwargs. Внутри функции из них будет сформирован словарь.
|
1 |
# nums функция преобразует в кортеж, params — в словарь defsimple_stats(*nums,**params) # если ключ ‘mean’ есть в словаре params и его значение == True if’mean’inparams andparams’mean’==True # рассчитаем среднее арифметическое кортежа nums и округлим # \t — это символ табуляции print(f’mean: \t{np.round(np.mean(nums), 3)}’) # если ключ ‘std’ есть в словаре params и его значение == True if’std’inparams andparams’std’==True # рассчитаем СКО кортежа nums и округлим print(f’std: \t{np.round(np.std(nums), 3)}’) |
Вызовем функцию simple_stats() и передадим ей числа и именованные аргументы.
| 1 | simple_stats(5,10,15,20,mean=True,std=True) |
|
1 |
mean: 12.5 std: 5.59 |
Если для одного из параметров задать значение False, функция не выведет соответствующую метрику.
| 1 | simple_stats(5,10,15,20,mean=True,std=False) |
| 1 | mean: 12.5 |
Для того чтобы передать параметры списком и словарем, нам нужно использовать операторы распаковки
* и
** соответственно.
|
1 |
list_=5,10,15,20 settings={‘mean’True,’std’True} simple_stats(*list_,**settings) |
|
1 |
mean: 12.5 std: 5.59 |
Количество именованных аргументов в **kwargs может быть любым. Ничто не мешает нам добавить еще один параметр.
|
1 |
# добавим параметр median simple_stats(5,10,15,20,mean=True,std=True,median=True) |
|
1 |
mean: 12.5 std: 5.59 |
Впрочем, для того чтобы это имело смысл, такой параметр должен быть прописан внутри функции.
В заключение скажу, что все приведенные выше примеры являются учебными и без *args и **kwargs здесь конечно можно обойтись. На практике, они применяются в более сложных конструкциях, например, в так называемых декораторах, однако эта тема выходит за рамки сегодняшнего занятия.
JavaScript
JavaScript разработал Брэндон Айх в 1990-х годах, чтобы добавлять выполнение скриптов на сайты. Сегодня это универсальный язык веб-интерфейса с мощными стандартизированными функциями, которые поддерживаются всеми основными браузерами. JavaScript соответствует стандарту EcmaScript, который обновляется каждые несколько лет с добавлением новых спецификаций языка. Кроме того, JavaScript часто используется для разработки серверных служб и API, мобильных приложений, игр и другого программного обеспечения. Это отличный выбор для изучения и дальнейшего совершенствования.
Области применения: фулстэк-разработка, облачные сервисы / контейнерное хранение, игры, утилиты.
Линейный поиск
Начнём с самого простого алгоритма — линейного поиска, он же linear search. Дальнейшее объяснение подразумевает, что вы знаете, что такое числа и как устроены массивы. Напомню, это всего лишь набор проиндексированных ячеек.
Допустим, у нас есть массив целых чисел arr, содержащий n элементов. Вообще, количество элементов, размер строк, массивов, списков и графов в алгоритмах всегда обозначают буквой n или N. Ещё дано целое число x. Для удобства обусловимся, что arr точно содержит x.
Задача: найти, на каком месте в массиве arr находится элемент 3, и вернуть его индекс.
Фото: Валерий Жила для Skillbox Media
Меткий человеческий глаз сразу видит, что искомый элемент содержится в ячейке с индексом 2, то есть в arr. А менее зоркий компьютер будет перебирать ячейки друг за другом: arr, arr… и так далее, пока не встретит тройку или конец массива, если тройки в нём нет.
Теперь разберём случаи:
Worst case. Больше всего шагов потребуется, если искомое число стоит в конце массива. В этом случае придётся перебрать все n ячеек, прочитать их содержимое и сравнить с искомым числом. Получается, worst case равен O(n). В нашем массиве худшему случаю соответствует x = 2.
Best case. Если бы искомое число стояло в самом начале массива, то мы бы получили ответ уже в первой ячейке. Best case линейного поиска — O(1). Именно так обозначается константное время в Big O Notation. В нашем массиве best case наблюдается при x = 7.
TypeScript
Области применения: веб-интерфейс, разработка программного интерфейса, игры, масштабирование любого программного обеспечения JavaScript.
Вывод
Для успешной карьеры в ИТ нужно владеть хотя бы несколькими языками из данного списка. У каждого из них есть свои сильные и слабые стороны: эффективнее всего использовать преимущества конкретной среды и искать другие инструменты для тех областей, в которых система работает не так успешно. Если какой-то язык не подходит для решения определенной задачи, найдите тот, который пригодится больше. Существует множество стилей программирования и десятки шаблонов проектирования для каждого из перечисленных языков.
DAVIS ACOUSTICS KVK
Линейка акустики KVK немного дороже по сравнению с описанной выше Illusion, хотя, в общем, если говорить о ценах на Davis Acoustics, то за акустику европейской сборки мы платим вполне умеренные деньги: здесь соотношение цена/качество можно признать оптимальным.
На базе акустических систем серии KVK можно собрать три различных кинотеатральных комплекта: KVK 4, KVK 5 Mk II и KVK 7 Mk II.
Комплект KVK 4 — самый доступный из них ($750 за комплект). В нем применяются напольные фронтальные акустические системы с кевларовыми СЧ/НЧ динамиками и титановыми твитерами. Полочные тыловые и центральная АС оптимально согласованы с напольными фронтами по частотам и позволяют построить однородную звуковую картину в режиме многоканального звучания.
В комплектах KVK 5 Mk II ($920) и KVK 7 Mk II ($1080) используются различные фронтальные АС и единые тыловые и центральные громкоговорители. Смысл производства двух схожих комплектов заключается в различной звуковой мощности — есть возможность выбора театральной системы, исходя из объема помещения.
Для просторной гостиной подойдет вариант KVK 7. Его фронтальные громкоговорители, обладающие номинальной мощностью (140 Вт) и высокой чувствительностью (93 дБ), уверенно справляются с озвучиванием помещений большой площади. Применение кевлара в конструкции низкочастотников обеспечивает четкий и артикулированный бас даже на самой высокой громкости. Титановые твитеры позволяют ясно и четко воспроизвести самые высокие частоты, точность передачи которых так важна при восприятии музыки и спецэффектов в домашнем кинотеатре.
Для помещений средних размеров более правильным является инсталляция комплекта с фронтальными колонками KVK 5 (120 Вт, 93 дБ). При сохранении всех преимуществ старшего комплекта KVK 5 Mk II обеспечит четкую и ясную звуковую панораму как в стерео, так и в многоканальном режиме и не «перегрузит» звуком небольшое помещение
Внешнее оформление акустических систем данной серии выдержано в спокойных тонах (серебристый, клен или кальвадос), его мягкое свечение нарушает желтая кевларовая «мишень» НЧ/СЧ драйвера, на которую первым делом обращаешь внимание при снятых защитных «грилях» громкоговорителей
Время и память — основные характеристики алгоритмов
Алгоритмы описывают с помощью двух характеристик — времени и памяти.
Время — это… время, которое нужно алгоритму для обработки данных. Например, для маленького массива — 10 секунд, а для массива побольше — 100 секунд. Интуитивно понятно, что время выполнения алгоритма зависит от размера массива.
Но есть проблема: секунды, минуты и часы — это не очень показательные единицы измерения. Кроме того, время работы алгоритма зависит от железа, на котором он выполняется, и других внешних факторов. Поэтому время считают не в секундах и часах, а в количестве операций, которые алгоритм совершит. Это надёжная и, главное, независимая от железа метрика.
Когда говорят о Time Complexity или просто Time, то речь идёт именно о количестве операций. Для простоты расчётов разница в скорости между операциями обычно опускается. Поэтому, несмотря на то, что деление чисел с плавающей точкой требует от процессора больше действий, чем сложение целых чисел, обе операции в теории алгоритмов считаются равными по сложности.
Запомните: в О-нотации на операции с одной или двумя переменными вроде i++, a * b, a / 1024, max(a,b) уходит всего одна единица времени.
Память, или место, — это объём оперативной памяти, который потребуется алгоритму для работы. Одна переменная — это одна ячейка памяти, а массив с тысячей ячеек — тысяча ячеек памяти.
В теории алгоритмов все ячейки считаются равноценными. Например, int a на 4 байта и double b на 8 байт имеют один вес. Потребление памяти обычно называется Space Complexity или просто Space, редко — Memory.
Алгоритмы, которые используют исходный массив как рабочее пространство, называют in-place. Они потребляют мало памяти и создают одиночные переменные — без копий исходного массива и промежуточных структур данных. Алгоритмы, требующие дополнительной памяти, называют out-of-place. Прежде чем использовать алгоритм, надо понять, хватит ли на него памяти, и если нет — поискать менее прожорливые альтернативы.
Встроенные функции
В Питоне есть множество встроенных в (1) стандартный функционал (built-in functions) и (2) дополнительные библиотеки (library functions) функций, и мы много раз их использовали.
Рассмотрим функцию для создания гистограммы plt.hist(). Вначале импортируем библиотеки.
|
1 |
importmatplotlib.pyplot asplt importnumpy asnp |
Сгенерируем данные, которые передадим этой функции (эти же данные мы создавали и использовали на восьмом занятии вводного курса).
|
1 |
# установим точку отсчета для воспроизведения такого же результата np.random.seed(42) height=list(np.round(np.random.normal(180,10,1000))) |
Теперь построим гистограмму передав ей в качестве параметров и аргументов наши данные и количество интервалов.
|
1 |
plt.hist(height,bins=10) plt.show() |
Как мы видим, достаточно обратиться к соответствующей библиотеке (
plt), вызвать эту функцию по имени (
hist) и задать параметры и их аргументы (
heightи
bins=10), и будет исполнен тот код, который заложили в нее создатели библиотеки Matplotlib.
Теперь несколько слов про параметры и аргументы функции.
Параметры и аргументы функции
Для начала определимся с терминами:
-
параметр — это то, что запрашивает функция при вызове (например,
bins, количество интервалов) -
аргумент — значение этого параметра (в нашем случае,
10).
Возникает вопрос, что же такое
height? Логично предположить, что это аргумент (ведь это наши данные). Но тогда как функция узнает, какому параметру он соответствует?
Все дело в том, что параметры и их аргументы могут быть позиционными (positional) и именованными (keyword).
В первом случае, достаточно указать аргумент и поставить его в правильном порядке (позиции). Функция сама поймет, какой параметр ей передают. Во втором случае, нужно указать и название параметра, и аргумент.
Позиционный параметр можно сделать именованным, и тогда порядок важен не будет.
|
1 |
# данные в этой функции обозначаются через x plt.hist(bins=10,x=height) plt.show() |
Кроме того, функция может иметь параметры с аргументами по умолчанию. Это делает такой параметр не обязательным, а значит упрощает и ускоряет вызов функции.
|
1 |
# у параметра bins есть аргумент по умолчанию (как раз 10 интервалов) plt.hist(height) plt.show() |
Как вы видите, результат во всех трех случаях совершенно одинаковый.
Если вы сомневаетесь в том, какие параметры принимает функция и что является результатом ее работы, полезно обратиться к документации в Интернете. Например, по функции plt.hist() ее можно найти вот здесь⧉.
Стоит отметить, что функция может как принимать один, два или несколько параметров, так и не принимать их вовсе. Например, функция print(), если не указывать параметры, выдает пустую строку.
|
1 |
print(‘Первая строка’) print() print(‘Третья строка’) |
|
1 |
Первая строка Третья строка |
Функции и методы
Некоторые функции называются методами. Методы — это функции, которые можно применить только к конкретному объекту. Другими словами, если обычная функция будет выполнена «сама по себе», это просто участок кода, которому дали имя, то методу для исполнения нужен объект (например, строка, список или словарь)
При этом, что важно, у каждого объекта свои методы
Предположим, у нас есть строка, и мы хотим сделать первую букву каждого слова заглавной. Для этого у строки есть метод .title().
|
1 |
# создаем строковый объект и some_string=’machine learning’ some_string.title() |
| 1 | ‘Machine Learning’ |
А теперь попробуем применить этот метод к списку, состоящему из тех же слов, что и строка.
|
1 |
some_list=’machine’,’learning’ some_list.title() |
Как мы видим, Питон выдал ошибку.
Принципы ООП
Объектно-ориентированный язык работает по следующим принципам:
- Все данные представляются объектами
- Программа является набором взаимодействующих объектов, посылающих друг другу сообщения
- Каждый объект имеет собственную часть памяти и может иметь в составе другие объекты
- Каждый объект имеет тип
- Объекты одного типа могут принимать одни и те же сообщения (и выполнять одни и те же действия)
Идеи/принципы объектно-ориентированного программирования:
- Наследование. Возможность выделять общие свойства и методы классов в один класс верхнего уровня (родительский). Классы, имеющие общего родителя, различаются между собой за счет включения в них различных дополнительных свойств и методов.
- Инкапсуляция. Свойства и методы класса делятся на доступные из вне (опубликованные) и недоступные (защищенные). Защищенные атрибуты нельзя изменить, находясь вне класса. Опубликованные же атрибуты также называют интерфейсом объекта, т. к. с их помощью с объектом можно взаимодействовать. По идеи, инкапсуляция призвана обеспечить надежность программы, т.к. изменить существенные для существования объекта атрибуты становится невозможно.
- Полиморфизм. Полиморфизм подразумевает замещение атрибутов, описанных ранее в других классах: имя атрибута остается прежним, а реализация уже другой. Полиморфизм позволяет специализировать (адаптировать) классы, оставляя при этом единый интерфейс взаимодействия.
Преимущества ООП
В связи со своими особенностями объектно-ориентированное программирование имеет ряд преимуществ перед структурным (и др.) программированием. Выделим некоторые из них:
- Использование одного и того же программного кода с разными данными. Классы позволяют создавать множество объектов, каждый из которых имеет собственные значения атрибутов. Нет потребности вводить множество переменных, т.к объекты получают в свое распоряжение индивидуальные так называемые пространства имен. Пространство имен конкретного объекта формируется на основе класса, от которого он был создан, а также от всех родительских классов данного класса. Объект можно представить как некую упаковку данных.
- Наследование и полиморфизм позволяют не писать новый код, а настраивать уже существующий, за счет добавления и переопределения атрибутов. Это ведет к сокращению объема исходного кода.
Особенность ООП
ООП позволяет сократить время на написание исходного кода, однако ООП всегда предполагает большую роль предварительного анализа предметной области, предварительного проектирования. От правильности решений на этом предварительном этапе зависит куда больше,чем от непосредственного написания исходного кода.
Особенности ООП в Python
По сравнению с другими распространенными языками программирования у Python можно выделить следующие особенности, связанные с объектно-ориентированным программированием:
- Любое данное (значение) — это объект. Число, строка, список, массив и др. — все является объектом. Бываю объекты встроенных классов (как те,что перечисленные в предыдущем предложении), а бывают объекты пользовательских классов (тех, что создает программист). Для единого механизма взаимодействия предусмотрены методы перегрузки операторов.
- Класс — это тоже объект с собственным пространством имен. Это нигде не было указано в данном цикле уроков. Однако это так. Поэтому правильнее было употреблять вместо слова «объект», слово «экземпляр». И говорить «экземпляр объекта», подразумевая под этим созданный на основе класса именно объект, и «экземпляр класса», имея ввиду сам класс как объект.
- Инкапсуляции в Python не уделяется особого внимания. В других языках программирования обычно нельзя получить напрямую доступ к свойству, описанному в классе. Для его изменения может быть предусмотрен специальный метод. В Python же это легко сделать, просто обратившись к свойству класса из вне. Несмотря на это в Python все-таки предусмотрены специальные способы ограничения доступа к переменным в классе.
Сквозной пример по классам
####################################################
## 5. Классы
####################################################
# Чтобы получить класс, мы наследуемся от object.
class Human(object):
# Атрибут класса. Он разделяется всеми экземплярами этого класса
species = «H
sapiens»
# Обычный конструктор, вызывается при инициализации экземпляра класса
# Обратите внимание, что двойное подчёркивание в начале и в конце имени
# означает объекты и атрибуты, которые используются Python, но находятся
# в пространствах имён, управляемых пользователем.
# Не придумывайте им имена самостоятельно.
def __init__(self, name):
# Присваивание значения аргумента атрибуту класса name
self.name = name
# Метод экземпляра. Все методы принимают self в качестве первого аргумента
def say(self, msg):
return «{name}: {message}».format(name=self.name, message=msg)
# Метод класса разделяется между всеми экземплярами
# Они вызываются с указыванием вызывающего класса в качестве первого аргумента
@classmethod
def get_species(cls):
return cls.species
# Статический метод вызывается без ссылки на класс или экземпляр
@staticmethod
def grunt():
return «*grunt*»
# Инициализация экземпляра класса
i = Human(name=»Иван»)
print(i.say(«привет»)) # Выводит: «Иван: привет»
j = Human(«Пётр»)
print(j.say(«Привет»)) # Выводит: «Пётр: привет»
# Вызов метода класса
i.get_species() #=> «H
sapiens»
# Изменение разделяемого атрибута
Human.species = «H. neanderthalensis»
i.get_species() #=> «H. neanderthalensis»
j.get_species() #=> «H. neanderthalensis»
# Вызов статического метода
Human.grunt() #=> «*grunt*»
4.5
14
голоса
Рейтинг статьи
Наследование классов
Вместо того, чтобы начинать с нуля, вы можете создать класс, выведя его из ранее существовавшего класса, перечислив родительский класс в скобках после имени нового класса.
Дочерний класс наследует атрибуты своего родительского класса, и вы можете использовать эти атрибуты, как если бы они были определены в дочернем классе. Дочерний класс также может переопределять элементы данных и методы родительского класса.
Синтаксис
Производные классы объявляются так же, как их родительский класс; однако список базовых классов для наследования дается после имени класса
class SubClassName (ParentClass1): 'Optional class documentation string' class_suite
Пример
#!/usr/bin/python class Parent: # define parent class parentAttr = 100 def __init__(self): print "Calling parent constructor" def parentMethod(self): print 'Calling parent method' def setAttr(self, attr): Parent.parentAttr = attr def getAttr(self): print "Parent attribute :", Parent.parentAttr class Child(Parent): # define child class def __init__(self): print "Calling child constructor" def childMethod(self): print 'Calling child method' c = Child() # instance of child c.childMethod() # child calls its method c.parentMethod() # calls parent's method c.setAttr(200) # again call parent's method c.getAttr() # again call parent's method
Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат
Calling child constructor Calling child method Calling parent method Parent attribute : 200
Аналогичным образом вы можете управлять классом из нескольких родительских классов следующим образом:
class A: # define your class A ..... class B: # define your class B ..... class C(A, B): # subclass of A and B .....
Вы можете использовать функции issubclass () или isinstance (), чтобы проверить отношения двух классов и экземпляров.
- Issubclass ( к югу, вир) функция булева возвращает истину , если данный подкласс суб действительно подкласс суперкласса вир .
- Isinstance (объект, класс) Функция булева возвращает истину , если OBJ является экземпляром класса Class или является экземпляром подкласса класса
Примеры задач классификации
Задача классификации — эта любая задача, где нужно определить тип объекта из двух и более существующих классов. Такие задачи могут быть разными: определение, кошка на изображении или собака, или определение качества вина на основе его кислотности и содержания алкоголя.
В зависимости от задачи классификации вы будете использовать разные типы классификаторов. Например, если классификация содержит какую-то бинарную логику, то к ней лучше всего подойдёт логистическая регрессия.
По мере накопления опыта вам будет проще выбирать подходящий тип классификатора. Однако хорошей практикой является реализация нескольких подходящих классификаторов и выбор наиболее оптимального и производительного.
