首先明确的是self只有在类的方法中才会有,独立的函数或方法是不必带有self的。self在定义类的方法时是必须有的,虽然在调用时不必传入相应的参数。 self名称不是必须的,在python中self不是关键词,你可以定义成a或b或其它名字都可以,但是约定成俗,不要搞另类,大家会不明白的。下例中将self改为myname一样没有错误:...
如果通过ClassB类直接调用funcB()(ClassB.funcB()),此时funcB是function类型。 注意:在Python2.7.1中,与Python3不同。类里面声明的方法,就是实例方法。不是function类型。 在Python2.7.1中运行: 1 >>> class ClassC: 2 ... def func(self): 3 ... return 2 4 ... 5 >>> ClassC.func 6 <unbo...
在定义成员方法时,第一个参数是表示类实例的self,这个参数并不需要在调用时显式指定,而是由Python运行时自动处理。对于上面的调用代码,Python运行时会自动将表示MyClass实例的my传入foo方法。所以my就是foo方法中第一个参数self的值。通过self,在方法内部可以引用MyClass实例的其他成员。 执行这段代码,会输出如下内容。
self.conn = sqlite3.connect('example.db') self.cursor = self.conn.cursor() def __call__(self, *args, **kwargs): if 'query' in kwargs: return self.query(kwargs['query']) else: raise NotImplementedError("Subclasses should implement specific behavior.") def query(self, condition): rai...
这也是为什么我们说self实际上不是Python中的一个关键字,甚至self可以不被命名为self。self本身只是一个占位变量,放在实例方法的第一个参数位置上用来接收实例本身。 因此也就不难理解有时会看到的这类Python代码: tuple(map(str.split,('A B C','a b c')))# => (['A', 'B', 'C'], ['a', 'b...
说白了，“self”就是类里头的一个标识符，作用就是把类的实例和类的方法给勾搭上。它的存在让方法...
To call a function, use the function name followed by parenthesis:Example def my_function(): print("Hello from a function") my_function() Try it Yourself » ArgumentsInformation can be passed into functions as arguments.Arguments are specified after the function name, inside the parentheses....
...def__repr__(self): ...return"444"...>>> n =ascii(Foo())>>>print(n)444#apply--过期不再叙述#basestring--str和unicode的超类,不能直接调用,可以用作isinstance判断#bin--将一个整数转换成一个二进制字符串#oct--将整数x转换为八进制字符串#hex-- 将整数x转换为十六进制字符串>>> n = ...
classTest:defprt(self):print(self)print(self.__class__)t=Test()t.prt() 以上实例执行结果为: <__main__.Test instance at 0x10d066878> __main__.Test 从执行结果可以很明显的看出,self 代表的是类的实例,代表当前对象的地址,而self.__class__则指向类。
self.margin = marginself.eps = 1e-9self.triplet_loss = nn.TripletMarginLoss(margin, p=2)self.softmax = nn.Softmax(dim=1)self.cosine_similarity = nn.CosineSimilarity(dim=1, eps=self.eps)def forward(self, anchor, positive, negative): # anchor: 2D tensor [BATCH_SIZE, DIM] , ...