所有的函数都同时拥有proto和 prototype 属性

时间: 2023-09-17 08:03:45 浏览: 47
所有的函数都同时拥有`proto`和`prototype`属性,但它们分别代表不同的概念。 `proto`属性是一个指针,指向函数的原型对象。每个函数在创建的时候都会自动拥有一个原型对象,并且这个原型对象包含一个指向该函数的`constructor`属性。我们可以通过函数的`proto`属性来访问和操作它的原型对象,比如添加方法或属性。 `prototype`属性是函数特有的属性,它仅在函数被用作构造函数创建对象时才产生影响。当使用`new`关键字调用一个函数作为构造函数创建一个对象时,这个对象会继承构造函数的原型对象中的属性和方法。也就是说,构造函数的`prototype`属性是用来添加对象共享的属性和方法的。 简而言之,`proto`属性是函数的实例属性,它指向函数的原型对象;而`prototype`属性则是函数的特有属性,用于给通过该构造函数创建的对象添加共享属性和方法。 需要注意的是,`proto`属性在最新的ECMAScript规范中被标记为废弃的,不建议使用。而对于`prototype`属性,在函数被用作构造函数创建对象时才有意义,如果函数被当做普通函数调用,则`prototype`属性并不会起到作用。
相关问题

__proto和prototype的区别

`__proto__`是一个对象的内置属性,它指向该对象的原型对象。而`prototype`是函数对象的一个属性,它指向该函数的原型对象。 具体来说,对于一个实例对象,其`__proto__`指向其构造函数的`prototype`。而对于一个函数对象,它的`prototype`指向它创建的实例对象的原型对象。 举个例子,假设有以下代码: ```javascript function Person(name, age) { this.name = name; this.age = age; } Person.prototype.sayHello = function() { console.log(`Hello, my name is ${this.name}, I am ${this.age} years old.`); }; const person = new Person('Alice', 25); ``` 那么,对于`person`对象,它的`__proto__`指向`Person.prototype`,即: ```javascript console.log(person.__proto__ === Person.prototype); // true ``` 而对于`Person`函数对象,它的`prototype`指向创建的实例对象的原型对象: ```javascript console.log(Person.prototype.isPrototypeOf(person)); // true ``` 总之,`__proto__`是实例对象内部指向原型对象的一个属性,而`prototype`是函数对象的一个属性,指向它创建的实例对象的原型对象。

prototype和proto

的关系和区别是什么? 回答: 在JavaScript中,每个对象都有一个特殊的属性__proto__,它指向该对象的原型。原型对象是通过构造函数的prototype属性创建的,它包含了共享的属性和方法。所以,prototype是构造函数的一个属性,而proto是每个对象的一个属性,指向该对象的原型。\[1\] 通过原型链,对象可以访问原型对象上的属性和方法。当我们访问一个对象的属性或方法时,JavaScript会先在对象本身上查找,如果找不到,就会继续在原型对象上查找,直到找到或者到达原型链的尽头。\[2\] 在给定的例子中,我们可以看到p2.__proto__指向Person.prototype,而Person.prototype.__proto__指向Object.prototype,Object.prototype.__proto__为null,表示原型链的尽头。\[3\] prototype属性只存在于构造函数上,而不是实例上。所以,p2.prototype是undefined。而constructor属性是原型对象上的一个属性,指向构造函数本身。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [_proto_与prototype的关系及区别](https://blog.csdn.net/jijunqing321/article/details/119862149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [什么是__proto__和prototype](https://blog.csdn.net/qq_45963949/article/details/125066302)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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