中國政策放開電動車准入要求 小米或入局電動車

11月26日,國家發改委網站掛出《新建純電動乘用車生企業投資項目和生產準入管理的暫行規定(徵求意見稿)》(以下簡稱《規定》),計劃為純電動車生準入放開口子。   《規定》要求的三條基礎能力中,最核心的是:(申報企業)有3年以上純電動乘用車的研發基礎,具有專業研發團隊和整車正向研發能力,掌握整車控制系統、動力電池系統、整車整合和整車輕量化方面的核心技術以及相應的試驗驗證能力,擁有純電動乘用車自主智慧財產權和已授權的相關發明專利。另外還要求新建企業只能生產純電動轎車和純電動其他乘用車(包括增程式電動乘用車),插電式混合動力不在準入範圍內。   面對新一批電動車開放名單,包括小米、樂視與萬向等企業集團都展現出高度興趣,爭取成為入圍名單。其中小米的動向最受矚目。小米創辦人之一黎萬強早在10月底就悄悄飛往矽谷展開暖身動作,小米董事長雷軍更在拜會特斯拉後就對電動車念念不忘。事實上,小米電動車的諜照早就在網路上曝光,只是細節外界所知不多。不過,這次開放的限制很嚴,小米能否如願以償擠進電動車窄門,備受關注。   (照片來源: )

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Zookeeper分佈式過程協同技術 – 部署及設置

Zookeeper分佈式過程協同技術 –  部署及設置

Zookeeper支持單機模式、偽集群模式、集群模式三種部署方式。演示部署環境為CentOS、jdk版本為1.8、Zookeeper版本為3.4.9。

單機模式

單機模式適合入門學習使用,只需要一台機器就可以輕鬆搭建Zookeeper服務用於學習和測試。

1. 進入官網下載Zookeeper的JAR包,下載地址:https://zookeeper.apache.org/releases.html。

2. 解壓壓縮包,命令:tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz,解壓后目錄格式如下。

3. 進入conf目錄,複製zoo_sample.cfg文件命名為zoo.cfg。這裏可以直接使用默認的參數,也可以根據自己的需要修改。

命令:cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

主要配置參數說明

  • clientPort

客戶端連接的服務器所監聽的TCP端口,默認情況下,服務器會監聽所有的網絡連接的這個端口,除非設置了clientPortAddress參數。客戶端口可以設置為任何值,不同的服務器可以設置不同的端口,默認端口號為2181。

  • tickTime

tickTime的時長單位為毫秒,Zookeeper集群中使用的超時時間單位通過tickTime指定。tickTime設置了超時時間的下限值,因為最小的超時時間為一個tick時間,客戶端最小會話超時時間為2個tick時間。

tickTime的默認值是3000毫秒,更低的tickTime值可以更快地發現超時問題,但也導致更高的網絡流量和更高的CPU使用率。

  • dataDir

dataDir用於配置內存數據庫保存的模糊快照目錄,如果某個服務器為集群中的一台,id文件也保存在該目錄下。

  • dataLogDir

用於配置事務日誌的保存目錄。服務端在確認一個事務前必須將數據同步到存儲中,如果寫入磁盤過於忙碌會影響到寫入的吞吐能力。因此,比較好的方案是使用專用的日誌存儲設備,將dataLogDir目錄配置指向該設備。

  • maxClientCnxns

允許每個IP地址發起socket連接的最大數量。Zookeeper通過流量控制和限制值來避免過載情況的發生。當某個IP地址的客戶端建立的連接數大於此值時,服務器會拒絕該IP地址新的連接。

  • initLimit

對於追隨者最初連接到群首時的超時時間,單位為tick(tickTime)值的倍數。

當某個追隨者最初與群首建立連接時,它們之間會傳輸相當多的數據,尤其是追隨者落後整體很多時。配置initLimit參數值取決於群首與追隨者之間的網絡傳輸速度以及傳輸數據量的大小。

但是如果設置值過高,在首次連接到故障的服務器就會消耗更多的時間,同時還會消耗更多的恢復時間。因此在實際部署時,最好進行集群間的網絡基準測試來測試出你所期望的時間。

  • syncLimit

對於追隨者與群首進行sync操作時的超時值,單位為tick(tickTime)值的倍數。

追隨者總是會稍落後於群首,如果群首與追隨者無法進行sync操作,而且超過了syncLimit的tick時間,就會放棄該追隨者。

  • leaderServes

配置值為“yes”或“no”標誌,指示群首服務器是否為客戶端提供服務。擔任群首的服務器需要做很多工作,它需要與所有的追隨者進行通信並會執行所有的變更操作,這意味着群首的負載會比追隨者高很多,如果群首過載,整個系統都有可能受到影響。

4. 進入bin目錄,可以看到很多sh腳本文件,通過zkServer.sh來啟動zookeeper。

操作命令:

啟動命令:.zkServer.sh start

停止命令:.zkServer.sh stop

重啟命令:.zkServer.sh restart

狀態查看命令:.zkServer.sh status

啟動zookeeper服務后,通過status命令可以看到當前服務狀態、使用的配置文件、運行模式。

 這樣Zookeeper的單機部署模式就已經初步完成了。如果需要修改JVM配置,可以修改zkServver.sh文件中的配置,在如下位置加入你需要的參數。

偽集群部署

 偽集群部署指在一台機器上部署多個Zookeeper服務。

1. 首先將之前配置好的Zookeeper服務目錄另外複製兩份,命名為zookeeper-2和zookeeper-3。

2. 然後分別修改三份的zoo.cfg配置項,添加配置 server.x=[hostname]:n:n[:observer],示例如下。

server.1=localhost:2887:3887

server.2=localhost:2888:3888

server.3=localhost:2889:3889

Zookeeper服務器需要知道它們如何通信,配置文件中該形式的配置項就指定了服務器x的配置信息,其實x為服務器的ID值(一個整數)。當一個服務器啟動后,就會讀取data目錄下myid文件中的值,之後服務器就會使用這個值作為查找server.x項,通過該項中的數據配置服務器自己。如果需要連接到另外一個服務器y,就會使用server.y項配置信息來與這個服務器進行通信。

hostname為服務器在網絡中的名稱(ip或者主機名),同時後面跟着兩個端口號,第一個端口號用於事務的發送,第二個端口號用於群首選舉。如果最後一個字段標記了observer屬性(選填),服務器就會進入觀察者模式。

三份配置文件的myid和兩個配置端口號以及clientPort不可以重複,因為是在一台機器上部署,生產環境集群部署時可以忽略。最終的配置清單如下:

3. 分別添加myid文件,在data目錄下添加myid文件。

echo ‘1’ > data/myid

4. 分別啟動三個Zookeeper服務,啟動成功后通過status命令可以查看服務的狀態。可以看到目前集群里有一台leader和兩台follower。

集群部署

生產環境的集群部署步驟和偽集群部署並無太多差異,同樣是修改zoo.cfg配置文件並且添加Zookeeper集群信息,集群部署時,客戶端端口號、事務端口號、選舉端口號都可以保持一致。另外集群部署時需要充分考慮集群機器間的網絡情況來制定合理的超時時間設置。

 

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菲律賓民答那峨島發生規模6.6強震

摘錄自2019年10月16日上報、29日自由時報報導

根據美國地質調查所(USGS)觀測顯示,菲律賓民答那峨島當地時間29日早9時許傳出規模6.6強震。震央位於民答那峨島的達沃市(Davao City)東南方,地震深度僅15.3公里。

截至下午4:00為止,麥格塞塞(Magsaysay)鎮發言人告訴法新社,一名十多歲的男學生逃離校舍時,遭倒下的牆壓死。另有學生在逃出教室時因「踩踏」受傷,所幸保住性命。 科羅納達爾(Koronadal)鎮當局也表示,當地一名66歲男性被倒下的牆壓死。 截至目前至少有50人遭掉落的瓦礫砸傷,包括一所小學的7名師生在逃離校舍時受傷。

本月16日,一場規模6.4的淺層強震才襲擊菲律賓南部,至少1人受傷。根據美國地質調查所,震源深度14公里,震央距離民答那峨島哥倫比歐市(Columbio)約7.7公里。地震發生於當地時間晚間7時37分。其中,基達帕灣市(Kidapawan City)達7級震度,預計仍會有餘震,該市市長宣布17日全面停課。

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不畏油價跌 美電動車 12 月創最高單月銷售紀錄

儘管美國汽油零售價格跟隨國際原油同步下挫到每加侖 2 美元的低水準,2014 年美國電動車銷售強勁增加 23%,12 月並創下單月最佳紀錄;顯見電動車已蔚為一股持久的趨勢,不受油價影響。   根據電動車專業網站 InsideEVs 統計,2014 年 12 月美國賣出 12,874 輛電動車,為統計以來最高單月銷售紀錄。至於 2014 年全年,電動車銷售勁揚 23%,達到 119,710 輛。   就個別品牌來看,全美電動車銷售冠軍是日產 Leaf,2014 年總計售出 30,200 輛,遙遙領先亞軍通用汽車雪佛蘭 Volt 的 18,805 輛。起價介於 3.5 萬到 4 萬美元的特斯拉 Model S 排名第 3,全年銷量為 17,300 輛,市占不及 15%。不過,在 12 月 Model S 首度擊敗售價較低的日產 Leaf(約 3 萬美元)。   2014 年美國電動車市場唯一新上市車款是 BMW,分別在 5 月及 8 月推出 i3 與 i8 ,加總的銷量僅 6,647 輛。展望 2015 年,將有數款新型電動車上路,尤其是在休旅車和越野車市場。而特斯拉的 Model X 則預計 2015 年下半年登場,是今年最受期待的電動車。

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十、深度優先 && 廣度優先

原文地址

一、什麼是“搜索”算法?

  • 算法是作用於具體數據結構之上的,深度優先搜索算法和廣度優先搜索算法都是基於“圖”這種數據結構的。
  • 因為圖這種數據結構的表達能力很強,大部分涉及搜索的場景都可以抽象成“圖”。
  • 圖上的搜索算法,最直接的理解就是,在圖中找出從一個頂點出發,到另一個頂點的路徑。
  • 具體方法有很多,兩種最簡單、最“暴力”的方法為深度優先、廣度優先搜索,還有A、 IDA等啟髮式搜索算法。
  • 圖有兩種主要存儲方法,鄰接表和鄰接矩陣。
  • 以無向圖,採用鄰接表存儲為例:
public class Graph {
    // 頂點的個數
    private int v;
    // 每個頂點後面有個鏈表
    private LinkedList<Integer>[] adj;

    public Graph(int v) {
        this.v = v;
        adj = new LinkedList[v];
        for (int i = 0; i < v; i++) {
            adj[i] = new LinkedList<>();
        }
    }

    /**
     * 添加邊
     * @param s 頂點
     * @param t 頂點
     */
    public void addEdge(int s,int t){
        // 無向圖一條邊存兩次(聯想微信好友)
        adj[s].add(t);
        adj[t].add(s);
    }
}

二、廣度優先搜索(BFS)

  • 廣度優先搜索(Breadth-First-Search),簡稱為 BFS。
  • 它是一種“地毯式”層層推進的搜索策略,即先查找離起始頂點最近的,然後是次近的,依次往外搜索

2.1、實現過程

/**
 * 圖的廣度優先搜索,搜索一條從 s 到 t 的路徑。
 * 這樣求得的路徑就是從 s 到 t 的最短路徑。
 *
 * @param s 起始頂點
 * @param t 終止頂點
 */
public void bfs(int s, int t) {
    if (s == t) {
        return;
    }
    // visited 記錄已經被訪問的頂點,避免頂點被重複訪問。如果頂點 q 被訪問,那相應的visited[q]會被設置為true。
    boolean[] visited = new boolean[v];
    visited[s] = true;
    // queue 是一個隊列,用來存儲已經被訪問、但相連的頂點還沒有被訪問的頂點。因為廣度優先搜索是逐層訪問的,只有把第k層的頂點都訪問完成之後,才能訪問第k+1層的頂點。
    // 當訪問到第k層的頂點的時候,需要把第k層的頂點記錄下來,稍後才能通過第k層的頂點來找第k+1層的頂點。
    // 所以,用這個隊列來實現記錄的功能。
    Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
    queue.add(s);
    // prev 用來記錄搜索路徑。當從頂點s開始,廣度優先搜索到頂點t后,prev數組中存儲的就是搜索的路徑。
    // 不過,這個路徑是反向存儲的。prev[w]存儲的是,頂點w是從哪個前驅頂點遍歷過來的。
    // 比如,通過頂點2的鄰接表訪問到頂點3,那prev[3]就等於2。為了正向打印出路徑,需要遞歸地來打印,就是print()函數的實現方式。
    int[] prev = Arrays.stream(new int[v]).map(f -> -1).toArray();

    while (queue.size() != 0) {
        int w = queue.poll();
        LinkedList<Integer> wLinked = adj[w]; // 表示:鄰接表存儲時頂點為w,所對應的鏈表
        for (int i = 0; i < wLinked.size(); ++i) {
            int q = wLinked.get(i);
            // 判斷頂點 q 是否被訪問
            if (!visited[q]) {
                // 未被訪問
                prev[q] = w;
                if (q == t) {
                    print(prev, s, t);
                    return;
                }
                visited[q] = true;
                queue.add(q);
            }
        }
    }
}

// 遞歸打印s->t的路徑
private void print(int[] prev, int s, int t) {
    if (prev[t] != -1 && t != s) {
        print(prev, s, prev[t]);
    }
    System.out.print(t + " ");
}

原理如下:

2.2、複雜度分析

  • 最壞情況下,終止頂點 t 離起始頂點 s 很遠,需要遍歷完整個圖才能找到。
  • 這個時候,每個頂點都要進出一遍隊列,每個邊也都會被訪問一次,所以,廣度優先搜索的時間複雜度是 O(V+E)
  • 其中,V 表示頂點的個數,E 表示邊的個數。
  • 對於一個連通圖來說,也就是說一個圖中的所有頂點都是連通的,E肯定要大於等於 V-1,所以,廣度優先搜索的時間複雜度也可以簡寫為 O(E)。
  • 廣度優先搜索的空間消耗主要在幾個輔助變量 visited 數組、queue 隊列、prev 數組上。
  • 這三個存儲空間的大小都不會超過頂點的個數,所以空間複雜度是 O(V)

三、深度優先搜索(DFS)

  • 深度優先搜索(Depth-First-Search),簡稱DFS。
  • 最直觀的例子就是“走迷宮,假設站在迷宮的某個岔路口,然後想找到出口。
  • 隨意選擇一個岔路口來走,走着走着發現走不通的時候,就回退到上一個岔路口,重新選擇一條路繼續走,直到最終找到出口。這種走法就是一種深度優先搜索策略。
  • 如下圖所示,在圖中應用深度優先搜索,來找某個頂點到另一個頂點的路徑。
  • 搜索的起始頂點是 s,終止頂點是 t,在圖中尋找一條從頂點 s 到頂點 t 的路徑。
  • 用深度遞歸算法,把整個搜索的路徑標記出來了。實線箭頭表示遍歷,虛線箭頭表示回退。
  • 從圖中可以看出,深度優先搜索找出來的路徑,並不是頂點 s 到頂點 t 的最短路徑。

3.1、實現過程

// 全局變量或者類成員變量,標記是否找到終點 t
boolean found = false;

/**
 * 深度優先搜索
 *
 * @param s 起始頂點
 * @param t 終止頂點
 */
public void dfs(int s, int t) {
    found = false;
    // 標記頂點是否被訪問
    boolean[] visited = new boolean[v];
    // prev 用來記錄搜索路徑,prev[w] = a 表示 w 頂點的上一級節點為 a
    int[] prev = Arrays.stream(new int[v])
            .map(f -> -1).toArray();

    recurDfs(s, t, visited, prev);
    print(prev, s, t);
}

private void recurDfs(int w, int t, boolean[] visited, int[] prev) {
    if (found == true) {
        return;
    }
    visited[w] = true;
    if (w == t) {
        found = true;
        return;
    }
    LinkedList<Integer> wLinked = adj[w];
    for (int i = 0; i < wLinked.size(); ++i) {
        int q = wLinked.get(i);
        if (!visited[q]) {
            prev[q] = w;
            recurDfs(q, t, visited, prev);
        }
    }
}

3.2、複雜度分析

  • 深度搜索中每條邊最多會被訪問兩次,一次是遍歷,一次是回退。
  • 所以,深度優先搜索算法的時間複雜度是 O(E), E 表示邊的個數。
  • 深度優先搜索算法的消耗內存主要是 visited、 prev 數組和遞歸調用棧。
  • visited、 prev 數組的大小跟頂點的個數V成正比,遞歸調用棧的最大深度不會超過頂點的個數,所以總的空間複雜度就是 O(V)

四,兩者對比

  • 廣度優先搜索和深度優先搜索是圖上的兩種最常用、最基本的搜索算法,比起其他高級的搜索算法,比如A、 IDA等,要簡單粗暴,沒有什麼優化,所以,也被
    叫作暴力搜索算法。
  • 所以,這兩種搜索算法僅適用於狀態空間不大,也就是說圖不大的搜索。
  • 廣度優先搜索,通俗的理解就是,地毯式層層推進,從起始頂點開始,依次往外遍歷。
  • 廣度優先搜索需要藉助隊列來實現,遍歷得到的路徑就是,起始頂點到終止頂點的最短路徑。
  • 深度優先搜索用的是回溯思想,非常適合用遞歸實現。換種說法,深度優先搜索是藉助棧來實現的。
  • 在執行效率方面,深度優先和廣度優先搜索的時間複雜度都是 O(E),空間複雜度是 O(V)。

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印度南部核電廠曾遭網攻 所幸系統未受影響

摘錄自2019年10月31日中央社報導

曾有印度媒體披露,印度核電公司(The NuclearPower Corporation of India, NCPIL)的古丹庫蘭(Kudankulam)核電廠系統曾於9月遭植入惡意軟體(malware)並受到網路攻擊。印度核電公司31日發表聲明證實,位於印度南部坦米爾那都省(TamilNadu)的古丹庫蘭核電廠曾遭網路攻擊,但聲明也強調,核電廠系統沒有受到影響。

這份聲明也證實,公司的系統被植入惡意軟體,印度電腦緊急應變小組(CERT-In)9月4日發現這種狀況後已通知公司。

聲明說,全案已由印度原子能部(Department ofAtomic Energy)專家進行調查,初步發現受感染的電腦屬於同一用戶,這名用戶的電腦曾與用於管理系統的網絡連結;受感染部份目前與關鍵內部網路隔離,且網路持續被監控中。核電廠系統沒有受到影響。

原能會對此事件也發布新聞稿表示:我國運轉中核能電廠的發電及安全相關電腦數位設備都是獨立的系統,與外界實體隔離,阻絕網路攻擊的機會,並訂有隨身碟資訊設備及門禁管制程序,以避免駭客透過網際網路以外之其他方式入侵。

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三星收購電池部門 傳將研發電動車

蘋果(Apple)研發電動車的傳聞滿天飛,三星(Samsung)不甘示弱跟進,打算在電動車界跟蘋果再次一決雌雄?   韓聯社和 Tomˋs Hardware 報導,南韓電池製造龍頭 Samsung SDI 23 日宣布收購汽車零件商 Magna Steyr 的電池部門,購併金額未對外透露。   Tomˋs Hardware 網站認為,Samsung SDI 是 BMW i3 電動車的電池供應商,購併固然可能只是要強化電池部門實力,但也有可能代表三星打算跨足電動車。三星集團旗下業務橫跨電機、化學、造船、工具機等,如果真的要生產電動車,三星握有的技術資源更勝蘋果。

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Python 簡明教程 — 20,Python 類中的屬性與方法

微信公眾號:碼農充電站pro
個人主頁:https://codeshellme.github.io

與客戶保持良好的關係可以使生產率加倍。
—— Larry Bernstain

目錄

類中的變量稱為屬性,類中的函數稱為方法

類中的屬性分為:

  • 實例屬性:對象所有,互不干擾
  • 類屬性:類所有,所有對象共享

類中的方法分為:

  • 實例方法:定義中有self 參數
  • 類方法:定義中有cls 參數,使用@classmethod 裝飾器
  • 靜態方法:定義中即沒有self 參數,也沒有cls 參數,使用@staticmethod 裝飾器

1,實例屬性與類屬性

類的對象,就是類的一個實例。類的實例屬性被對象所有,包含在每個對象之中,不同的對象之間,互不干擾。類的類屬性被類所有,被包含在類中,是所有的類對象共享。

一般情況下,實例屬性會在__init__ 方法中聲明並初始化,並且使用self 來綁定。而類屬性是在類作用域中被聲明,並且不使用self 來綁定。

例如下面代碼中,country 為類屬性,__name 為實例屬性:

#! /usr/bin/env python3

class People:

    country = 'china'

    def __init__(self, name):
        self.__name = name

訪問實例屬性時使用對象.屬性名的格式,實例屬性屬於對象各自的,互不影響:

>>> p1 = People('小明')
>>> p2 = People('小美')
>>> 
>>> p1.get_name()
'小明'
>>> p2.get_name()
'小美'

類屬性被所有對象共有,一旦被改變,所有對象獲取到的值都會被改變。訪問類屬性時使用類名.屬性名的格式,也可以使用對象.屬性名的格式來訪問:

>>> People.country              # 用`類名.屬性名`的格式訪問
'CHINA'
>>> p1.country                  # 用`對象.屬性名`的格式訪問
'china'
>>> p2.country
'china'
>>> 
>>> People.country = 'CHINA'    # 類屬性的值被改變
>>> p1.country                  # 每個對象獲取到的值也會被改變
'CHINA'
>>> p2.country
'CHINA'

注意,在使用對象.屬性名的格式訪問對象時,不要以這種格式對類屬性進行賦值,否則結果可能不會像你想象的一樣:

>>> p1 = People('小明')
>>> p2 = People('小美')
>>> People.country
'china'
>>> p1.country
'china'
>>> p2.country
'china'
>>> p1.country = '中國'   # 使用`對象.屬性名`的格式對類對象進行賦值
>>> p1.country           # 只有 p1.country 被改變
'中國'
>>> p2.country           # p2.country 沒有被改變
'china'
>>> People.country       # People.country 也沒有被改變
'china'

從上面代碼中可以看到,在Python 中以對象.屬性名格式對類屬性進行賦值時,只有p1.country 的值被改變了,p2.countryPeople.country 的值都沒有被改變。

實際上,這種情況下,類屬性的值並沒有被改變,而是對象p1 中多了一個country 實例屬性,此後,p1.country 訪問的是p1 的實例屬性,p1.country對屬性country的訪問屏蔽了類中的country屬性,而p2.countryPeople.country 訪問的依然是原來的類屬性

所以,類名.屬性名對象.屬性名的格式都可以訪問類屬性的值,但盡量避免使用對象.屬性名的格式對類屬性的值進行賦值,否則可能會發生混亂。

建議:

不管是訪問還是改變類屬性的值,都只用類名.屬性名的格式

2,實例方法,類方法,靜態方法

Python 類中有三種方法:

  • 實例方法
  • 類方法
  • 靜態方法

實例方法屬於對象,方法中都有一個self 參數(代表對象本身)。實例方法只能由對象調用,不能通過類名訪問。實例方法中可以訪問實例屬性和類屬性。

類方法屬於類,方法中都有一個cls 參數(代表類本身)。類方法即可以通過類名訪問,也可以通過對象訪問,類方法中只能訪問類屬性,不能訪問實例屬性。

注意:

Python 解釋器在構造類與對象時,是先於對象產生的。

因此,類屬性與類方法是先於實例屬性與實例方法 產生的。

所以當類方法產生時,還沒有實例屬性,因此,類方法中不能訪問實例屬性。

靜態方法中,沒有self 參數,也沒有cls 參數。因此,在靜態方法中,即不能訪問類屬性,也不能訪問實例屬性。靜態方法可以使用類名訪問,也可以使用對象訪問。

在Python 中,定義類方法需要用到裝飾器@classmethod,定義靜態方法需要用到裝飾器@staticmethod

實例方法演示

#! /usr/bin/env python3

class People:

    country = 'china'

    def __init__(self, name):
        self.__name = name

    # 實例方法中有self 參數
    def instance_method_test(self):
        # 在實例方法中訪問了實例屬性和類屬性
        print('name:%s country:%s' % (self.__name, People.country))

使用:

>>> p = People('小明')
>>> p.instance_method_test()
name:小明 country:china

在實例方法中訪問了實例屬性__name和類屬性country,均可以被訪問。

類方法演示

#! /usr/bin/env python3

class People:

    country = 'china'

    def __init__(self, name):
        self.__name = name

    # 類方法中都有cls 參數
    @classmethod
    def class_method_test1(cls):
        print('在類方法中訪問類屬性country:%s' % cls.country)

    @classmethod
    def class_method_test2(cls):
        print('在類方法中訪問實例屬性__name:%s' % self.__name)

使用:

>>> p = People('小明')
>>> p.class_method_test1()         # 在類方法中訪問類屬性,可以
在類方法中訪問類屬性country:china
>>>
>>> p.class_method_test2()         # 在類方法中訪問實例屬性,出現異常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/wp/to_beijing/People.py", line 18, in class_method_test2
    print('在類方法中訪問實例屬性__name:%s' % self.__name)
NameError: name 'self' is not defined

從上面代碼中可以看到,在類方法中可以訪問類屬性,但在類方法中訪問實例屬性,會出現異常。

靜態方法演示

#! /usr/bin/env python3

class People:

    country = 'china'

    def __init__(self, name):
        self.__name = name

    # 靜態方法中即沒有self 參數也不沒有cls 參數
    @staticmethod
    def static_method_test1():
        print('在靜態方法中訪問類屬性country:%s' % cls.country)

    @staticmethod
    def static_method_test2():
        print('在靜態方法中訪問實例屬性__name:%s' % self.__name)

使用:

>>> p = People('小明')
>>> p.static_method_test1()      # 在靜態方法中訪問類屬性,出現異常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/wp/to_beijing/People.py", line 14, in static_method_test1
    print('在靜態方法中訪問類屬性country:%s' % cls.country)
NameError: name 'cls' is not defined
>>>
>>> p.static_method_test2()     # 在靜態方法中訪問實例屬性,出現異常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/wp/to_beijing/People.py", line 18, in static_method_test2
    print('在靜態方法中訪問實例屬性__name:%s' % self.__name)
NameError: name 'self' is not defined

從上面代碼中可以看到,在靜態方法中無論訪問實例方法還是類方法,都會出現異常。

3,專有方法

我們之前講到過的魔法方法,即以雙下劃線__開頭且結尾的方法__xxx__,就是專有方法。這些方法都被Python 賦予了特殊的含義,用戶可以根據需要,來實現這些方法。

下面我們介紹一些 Python 中常見的專有方法。

__len__ 方法

實現該方法的類的對象,可以用len() 函數計算其長度。

__str__ 方法

實現該方法的類的對象,可以轉化為字符串。

__call__ 方法

實現該方法的類的對象,可以像函數一樣調用。

__iter__ 方法

實現該方法的類的對象,是可迭代的。

__setitem__ 方法

實現該方法的類的對象,可以用索引的方式進行賦值。

__getitem__ 方法

實現該方法的類的對象,可以用索引的方式進行訪問。

__contains__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行in 運算。

__add__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行加+運算。

__sub__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行減-運算。

__mul__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行乘*運算。

__div__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行除/運算。

__pow__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行乘方運算。

__mod__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行取模運算。

__eq__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行相等==比較。

__ne__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行不等於!=比較。

__gt__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行大於>比較。

__ge__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行大於等於>=比較。

__lt__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行小於<比較。

__le__ 方法

實現該方法的類的對象,可以進行小於等於<=比較。

(完。)

推薦閱讀:

Python 簡明教程 — 15,Python 函數

Python 簡明教程 — 16,Python 高階函數

Python 簡明教程 — 17,Python 模塊與包

Python 簡明教程 — 18,Python 面向對象

Python 簡明教程 — 19,Python 類與對象

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緊張關係緩解 加拿大豬牛肉將恢復出口中國

摘錄自2019年11月6日中央社外電報導

加拿大總理杜魯道(Justin Trudeau)今天(6日)宣布,中國同意恢復進口加拿大牛肉和豬肉,顯示兩國緊張關係有所突破。

杜魯道發推文表示:「今天加拿大農民有個好消息:加拿大對中國的豬肉和牛肉出口將恢復。」他讚揚9月才上任的加拿大駐中國大使鮑達民(Dominic Barton)和加拿大肉品業,「為我們肉品生產商和其家人重新打開這個重要市場」所做的努力。

在中國和加拿大之間的外交紛爭升級下,中國6月停止進口加拿大牛肉和豬肉,指稱從加拿大進口的一批豬肉產品含有瘦肉精,又發現加拿大豬肉涉及偽造獸醫衛生證書,渥太華當局則否認這些指控。

目前還不清楚說服北京當局改弦易轍的原因為何。但肉品生產商表示,加拿大食品檢驗局(Canadian Food Inspection Agency)將立刻開始簽發銷往中國的出口證書。加拿大貿易部長卡爾(Jim Carr)和農業部長畢博(Marie-Claude Bibeau)在聲明中表示,加拿大外交部和食品檢驗局過去幾個月來就取消牛肉和豬肉禁令「與中國交涉」。「我們未來幾天和幾週,將繼續與牛肉和豬肉生產商和加工商密切合作,確保成功恢復貿易。」

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