class Parent(object): def __init__(self, name): self.name = name print("create an instance of:", self.__class__.__name__) print("name attribute is:", self.name) class Child(Parent): def __init__(self): #print("call __init__ from Child class") super(Child,self).__init_...
init(self)这种写法虽然也能实现相同的效果,但在Python社区中并不推荐使用。这种方式需要在子类中显式地写出父类的类名和初始化方法名,这会增加代码的复杂性和出错的可能性。另外,如果父类发生改变(例如父类被重命名或删除),这种方式可能会导致代码出错。总结来说,super().init()和xxxClass.init(self)都可以用...
super().__init__(father_attribute) test_class_without_ini=child_without_ini() test_class_with_ini=child_with_ini('child') test_class_with_super=child_with_super('new_father','super') 测试: print(test_class_without_ini.father_attribute) 输出: father print(test_class_with_ini.father_att...
其中,可见,此处开始__init__中,没有给self实例初始化对应的name 而后面的函数sayYourName中,虽然可以调用到self.name而没有出现AttributeError错误 但是实际上此处的值,不是所期望的,传入的name,即"crifan",而是类中的name的值,即"class global name"。 Python中的__init__ Python中,常会看到,很多类中,都有...
pytorch 中定义的神经网络类的__init__()中,经常定义super(类名, self).__init__(), 解释下这句话。比如: classTestNN(nn.Module): # 初始化函数 def__init__(self, parm1, ...): super(TestNN, self).__init__() pass 回到顶部
class Router: #是Switch、Firewall的super class pass class Switch(Router): # 既是Router的sub class,也是Firewall的super class pass class Firewall(Switch): # Firewall是Router的孙子吗? pass Firewall这个class是Switch的sub class,同样也是Router的sub class,如果Router和Switch,都有各自的__init__构造方...
super(自雷,self).init(参数1,参数2,…) 通过命令行help(super)直接查看super的使用: super()就等价于super(class, ),即super(当前class, self) super(type, obj) -> bound super object; requires isinstance(obj, type) ,其中第一个参数是开始寻找父类的起始点(起始但不包括),第二个参数是需要一个对应...
class A: pass class B: pass class C(A, B): # 继承了A、B类 pass 三...
classinitial(object):def__init__(self):print('This print is from initial object')self.param=3deffunc(self):return1classnew(initial):def__init__(self):print('This print is from new object')print(self.func())super(new,self).__init__()print(self.param)self.param=4if__name__=='_...
__init__方法 一、引入 回顾上一节学习self时代码，如下 class Cat(object): def set_info(sel...