用python代码举例
时间: 2024-03-09 22:43:45 浏览: 33
当然,我可以给你举一个用Python代码的例子来介绍多态性。
假设我们有一个动物类(Animal),它有一个名为"make_sound"的方法。然后我们派生出两个子类:狗类(Dog)和猫类(Cat),它们分别重写了"make_sound"方法。
下面是一个示例代码:
```python
class Animal:
def make_sound(self):
pass
class Dog(Animal):
def make_sound(self):
print("汪汪汪!")
class Cat(Animal):
def make_sound(self):
print("喵喵喵!")
# 创建对象
dog = Dog()
cat = Cat()
# 调用方法
dog.make_sound() # 输出:汪汪汪!
cat.make_sound() # 输出:喵喵喵!
```
在这个例子中,Animal类是父类,它定义了一个名为"make_sound"的方法,但没有具体的实现。然后,Dog类和Cat类分别继承了Animal类,并重写了"make_sound"方法,实现了各自特定的声音。
当我们创建Dog对象和Cat对象,并调用它们的"make_sound"方法时,会根据对象的实际类型来决定调用哪个子类的方法。这就是多态性的体现。
相关问题
使用Python代码举例说明
好的,下面是一个使用ChitGPT进行对话的Python代码示例:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 加载预训练模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chitgpt/small")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chitgpt/small")
# 开始对话
while True:
user_input = input("你: ")
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
bot_output = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
bot_response = tokenizer.decode(bot_output[0], skip_special_tokens=True)
print("ChitGPT: " + bot_response)
```
这个代码使用了HuggingFace的Transformers库,首先加载了ChitGPT的预训练模型和分词器,然后通过一个while循环不断地接受用户输入,将用户输入编码成模型可以接受的格式,并使用模型生成回复,最后将回复解码并输出给用户。
使用Python代码举例清洗数据
当然,我可以为您提供一个简单的Python代码示例来清洗数据。
假设您有一个包含一些无用信息的字符串,您可以使用正则表达式来清除它们。
以下是一个示例代码:
```python
import re
text = "Hello, world! This is a test string containing unwanted characters.%^&* Please remove them."
# Define a regex pattern to match any unwanted characters
pattern = re.compile(r'[^a-zA-Z0-9\s]')
# Replace any matches with an empty string
clean_text = re.sub(pattern, '', text)
print(clean_text)
```
输出结果应该为:Hello world This is a test string containing unwanted characters Please remove them。
在这个示例中,我们使用正则表达式模式“[^a-zA-Z0-9\s]”来匹配任何不是字母,数字或空格的字符。然后我们使用“re.sub”函数将匹配的字符替换为空字符串。最后,我们将清理后的文本打印出来。
希望这个示例能帮助您更好地了解如何使用Python清洗数据。
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