转载:https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/81238782

  1. class foo:
  2. def __init__(self):
  3. self.m = 0
  4.  
  5. def bar(self):
  6. self.m += 1
  7. return self
  8. f = foo()
  9. f.bar().bar().bar()
  10. print(f.m)
  11. print(type(f))
  12. print(type(f.bar()))
  13.  
  14. 输出:
  15. 3
  16. <class '__main__.foo'>
  17. <class '__main__.foo'>

一个真实的例子:

sklearn模块中很多方法的返回结果为self, 比如大多数模型的fit()方法,例子如下:

  1. from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  2.  
  3. X = [[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]]
  4. y = [0, 1, 1, 0]
  5. clf = LogisticRegression()
  6. #fit函数返回的结果就是self, 允许链式调用
  7. t = clf.fit(X,y)
  8. print(t)

输出:

LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1,penalty='l2', random_state=None, solver='liblinear', tol=0.0001,verbose=0, warm_start=False)

总结:return self 返回的是类的实例

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