


Wie funktioniert Pythons „@property'-Decorator, insbesondere ohne Argumente?
Den @property Decorator in Python entmystifizieren
Der @property Decorator ist ein praktisches Tool in Python, mit dem Sie Eigenschaften für Ihre Klassen erstellen können , was den Zugriff auf Attribute ermöglicht, als wären sie reguläre Klassenmitglieder. Dieser Dekorateur wirft jedoch eine Frage auf: Wie funktioniert er, insbesondere wenn er als Dekorateur ohne Argumente verwendet wird? @property decorator erstellt keine Eigenschaften direkt. Stattdessen wird ein spezielles Deskriptorobjekt zurückgegeben. Wenn dieses Objekt einem Attribut zugewiesen wird, ermöglicht es diesem Attribut, sich wie eine Eigenschaft zu verhalten, einschließlich Zugriffsbeschränkungen und benutzerdefinierten Setter- und Löschfunktionen.
Bedenken Sie beispielsweise den folgenden Codeausschnitt:
Hier erstellt der @property-Dekorator ein Deskriptorobjekt, das die Namensfunktion umschließt. Dieses Deskriptorobjekt wird dann dem Namensattribut der Person-Klasse zugewiesen.Während ein Deskriptorobjekt selbst keine Getter-, Setter- oder Löschmethoden hat, bietet es spezielle Hook-Funktionen:class Person: def __init__(self, name): self._name = name @property def name(self): return self._name__get__(): Diese Funktion wird beim Attributzugriff aufgerufen und gibt den Attributwert zurück.__set__(): Wird ausgelöst, wenn ein Attribut geändert wird, sodass das Deskriptor zur Steuerung des Einstellungsprozesses.__delete__(): Wird aufgerufen, wenn ein Attribut gelöscht wird, und bietet die Möglichkeit, die Bereinigung oder Validierung durchzuführen.
- Eigenschaften ohne Argumente erstellen
- Der Python-@property-Dekorator unterstützt die Verkettung von Dekoratoren, sodass Sie Setter- und Löschmethoden hinzufügen können, ohne dafür Argumente anzugeben @property selbst. Die Syntax für diese Verkettung lautet wie folgt:
Wenn Sie Setter- und Löschmethoden mit @name dekorieren, rufen Sie tatsächlich die entsprechenden Methoden (__set__ und __delete__) des Deskriptorobjekts auf, das von @ erstellt wurde Eigentum. Jeder nachfolgende Dekorator ändert das zugrunde liegende Deskriptorobjekt und erstellt so ein vielseitigeres und kontrollierteres Attribut.
Fazit
@property def name(self): return self._name @name.setter def name(self, value): self._name = value @name.deleter def name(self): del self._name
Der @property-Dekorator in Python bietet einen leistungsstarken Mechanismus zum Erstellen von Eigenschaften benutzerdefinierte Getter-, Setter- und Löschmethoden. Wenn Sie verstehen, wie es hinter den Kulissen funktioniert, können Sie das volle Potenzial dieses Tools nutzen, um die Funktionalität Ihrer Objekte zu verbessern und die Kapselung und Datenintegrität aufrechtzuerhalten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie funktioniert Pythons „@property'-Decorator, insbesondere ohne Argumente?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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