面向对象

正在走向自律

Python面向对象编程实战：从类定义到高级特性的进阶之旅（2/10）摘要：本文介绍面向对象编程基础概念，包括类与对象、封装、继承和多态等。以Python语言为例，详细讲述了类的定义与使用、构造函数与析构函数、类的访问控制等。面向对象编程通过将数据和操作封装在一起，提高代码的模块化和可维护性。文章还介绍了类属性与实例属性、类方法与静态方法等高级特性，并通过学生管理系统案例展示面向对象编程在实际项目中的应用。总结指出面向对象编程在软件开发中的重要性和未来发展趋势。

C# 面向对象实例演示面向对象编程(OOP)的四大基本特性：优点：示例：语法：示例：实现方式：示例：抽象类：接口：示例：优先使用组合而非继承：

让我们一起加油好吗

【C++】类和对象（上）【C++】入门基础知识（下）类（class）很像 C 语言中的结构体，是一个复合类型，与结构体 (C语言) 最大的不同在于类中可以定义函数。类中的内容称为类的成员，类中的变量称为类的属性或成员变量，类中的函数称为类的方法或成员函数。

创建型设计模式之：简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式和原型模式简单工厂模式将对象的实例化过程封装到一个工厂类中，根据输入的条件创建不同类型的对象。我们以支付方式为例实现一个简单工厂模式。

一文速通Python并行计算：09 Python多进程编程-进程之间的数据同步-基于互斥锁、递归锁、信号量、条件变量、事件和屏障多进程同步机制包括互斥锁、递归锁、信号量、条件变量、事件和屏障等：互斥锁用于保护共享资源，递归锁支持同一进程重复加锁，信号量可控制访问资源的数量，条件变量用于进程间等待特定条件，事件用于进程间通信和同步，屏障用于多个进程在特定点同步，确保协同运行。

一文速通 Python 并行计算：07 Python 多线程编程-线程池的使用和多线程的性能评估本文介绍了 Python 线程池(ThreadPoolExecutor)的使用方法，包括线程池的基本概念、Future 对象、任务提交方式(map/submit)、结果获取技巧，以及多线程性能评估工具 VizTracer 的使用。

一文速通 Python 并行计算：06 Python 多线程编程-基于队列进行通信队列是一种线性数据结构，支持先进先出（FIFO）操作，常用于解耦生产者和消费者。慢速生产-快速消费场景中，队列作为缓冲区平衡速度差异。LifoQueue 是后进先出（LIFO）的栈式队列，适用于撤销操作等场景。PriorityQueue 则按优先级排序，适合任务调度等需要优先处理的场景。这三种队列分别通过 Queue、LifoQueue 和 PriorityQueue 类实现，提供 put()、get()等方法，是并发编程中线程安全的重要工具。

C#核心学习（十二）面向对象--多态（1）virtual override和base三剑客目录引言一、开篇：程序员的变形魔法二、多态的本质解析1. 官方定义背后的深意2. 现实世界的多态映射三、C#实现多态的核心武器：虚方法体系

一文速通Python并行计算：06 Python多线程编程-基于队列进行通信队列是一种线性数据结构，支持先进先出（FIFO）操作，常用于解耦生产者和消费者。慢速生产-快速消费场景中，队列作为缓冲区平衡速度差异。LifoQueue 是后进先出（LIFO）的栈式队列，适用于撤销操作等场景。PriorityQueue 则按优先级排序，适合任务调度等需要优先处理的场景。这三种队列分别通过 Queue、LifoQueue 和 PriorityQueue 类实现，提供 put()、get()等方法，是并发编程中线程安全的重要工具。

C#核心学习（七）面向对象--封装（6）C#中的拓展方法与运算符重载: 让代码更“聪明”的魔法目录一、什么是拓展方法？二、拓展方法有啥用？怎么写拓展方法？1. 核心用途2. 编写步骤实现步骤关键点说明

C#核心学习（二）面向对象——封装（1）成员变量与成员方法在上一篇文章中，我们初始了类以及对象。今天我们继续学习面向对象中的封装特性中的成员变量及成员方法。官方解释：封装是面向对象编程的基石，通过绑定数据与操作并控制访问权限，实现数据保护和逻辑隔离。程序员翻译：

C#核心学习（一）面向过程与面向对象编程---初识类和对象一、到底什么是面向过程编程，什么是面向对象编程？定义：面向过程是一种以过程（函数）为核心的编程范式，将问题拆解为一系列步骤（如输入、计算、输出），通过函数依次调用这些步骤来解决问题。

一文速通 Python 并行计算：05 Python 多线程编程-线程的定时运行本文主要讲述了 Python 如何实现定时任务，主要有四种方式：通过 threading.Timer 类、通过 sched 模块、通过 threading.Event 事件机制、通过 APScheduler 第三方库，结合例程分析了各自使用场景和基本方法。

一文速通Python并行计算：04 Python多线程编程-多线程同步（上）—基于条件变量、事件和屏障本文介绍了 Python 多线程同步的三种机制：条件变量（Condition）、事件（Event）和屏障（Barrier），条件变量指的是线程等待特定条件满足后执行，适用于生产者-消费者模型；Event 指的是线程通过事件标志进行同步，适用于线程间简单通信；Barrier 指的是多个线程需同步到同一阶段时使用，适用于并行任务的分阶段执行。

一文速通Python并行计算：03 Python多线程编程-多线程同步（上）—基于互斥锁、递归锁和信号量在 Python 多线程编程中，线程同步是确保多个线程安全访问共享资源的关键技术。本篇文章介绍了互斥锁（Lock）、递归锁（RLock）和信号量（Semaphore）的概念与应用。互斥锁用于防止多个线程同时修改数据，递归锁适用于嵌套锁定场景，而信号量则限制同时访问资源的线程数。

郝YH是人间理想

Python面向对象第三期也是Python基础的最后一期：期末可看，Python数据容器复习-CSDN博客文章浏览阅读327次，点赞7次，收藏9次。上期总结了Python中最基础的语法，本贴继续总结有关数据容器的细节~https://blog.csdn.net/jsl123x/article/details/146466664?spm=1001.2014.3001.5501简单的案例或许用结构化分析的思想即可解决，但当涉及到大规模工程时往往包含了许多代码的复用，这时我们需要用面向对象的思维来提升开发效率~

一文速通Python并行计算：01 Python多线程编程-基本概念、切换流程、GIL锁机制和生产者与消费者模型多线程允许程序同时执行多个任务，提升效率和响应性。线程分为新建、就绪、运行、阻塞和死亡五种状态。Python的GIL锁限制多线程并行执行，适合I/O密集型任务。生产者-消费者模型通过共享缓冲区和条件变量实现线程协作，解决数据共享问题。

一文速通Python并行计算：00 并行计算的基本概念该文介绍了 Python 并行计算的核心概念、编程模型及其应用，并介绍了了并行程序的性能分析与优化方法，如并行效率、加速比及 Amdahl 定律。此外，该文介绍了共享内存、消息传递、数据并行和任务并行等并行编程模型，并提供 Python 环境配置指南。

【Java篇】一法不变，万象归一：方法封装与递归的思想之道💬 欢迎讨论：如果你在阅读过程中有任何疑问或想要进一步探讨的内容，欢迎在评论区留言！我们一起学习、一起成长。

【Java篇】数据类型与变量：窥见程序的天地万象💬 欢迎讨论：如果你在阅读过程中有任何疑问或想要进一步探讨的内容，欢迎在评论区留言！我们一起学习、一起成长。