


Comment puis-je utiliser le décorateur `property()` avec des méthodes de classe en Python ?
Utilisation de property() sur Classmethods
Python fournit le décorateur property() pour créer des attributs en lecture seule ou en lecture-écriture qui sont calculés dynamiquement. Cependant, lorsqu'elle est combinée avec des méthodes de classe, cette approche se heurte à certaines limites.
Dans les versions 3.8 et ultérieures de Python, le décorateur property() peut être appliqué directement aux méthodes de classe, permettant un accès concis aux attributs de classe :
class Foo: _var = 5 @classmethod @property def var(cls): return cls._var @classmethod @var.setter def var(cls, value): cls._var = value
Cependant, dans Python 2 et les versions de Python 3 antérieures à 3.8, une approche différente est requise. Puisque les propriétés sont définies sur des instances, les utiliser avec des méthodes de classe implique de créer la propriété sur la métaclasse de la classe :
class Foo(object): _var = 5 class __metaclass__(type): def __init__(cls, name, bases, dict): super().__init__(name, bases, dict) cls.var = property(cls.getvar, cls.setvar) @classmethod def getvar(cls): return cls._var @classmethod def setvar(cls, value): cls._var = value
Dans cet exemple, la __metaclass__ définit la propriété sur la métaclasse, qui est ensuite héritée par les instances de la classe. Classe Foo.
Vous pouvez également utiliser le paramètre métaclasse pour définir un paramètre personnalisé métaclasse :
class FooMeta(type): def __init__(cls, name, bases, dict): super().__init__(name, bases, dict) cls._var = 5 cls.var = property(cls.getvar, cls.setvar) @classmethod def getvar(cls): return cls._var @classmethod def setvar(cls, value): cls._var = value class Foo(metaclass=FooMeta): pass
Dans cette configuration, la métaclasse initialise l'attribut _var et définit la propriété var. Les instances de Foo hériteront de la propriété var et pourront accéder à l'attribut _var en conséquence.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Comment enseigner les bases de la programmation novice en informatique dans les 10 heures? Si vous n'avez que 10 heures pour enseigner à l'informatique novice des connaissances en programmation, que choisissez-vous d'enseigner ...

Comment éviter d'être détecté lors de l'utilisation de FiddlereVerywhere pour les lectures d'homme dans le milieu lorsque vous utilisez FiddlereVerywhere ...

Chargement des fichiers de cornichons dans Python 3.6 Rapport de l'environnement Erreur: modulenotFoundError: NomoduLenamed ...

Comment résoudre le problème de la segmentation des mots jieba dans l'analyse des commentaires pittoresques? Lorsque nous effectuons des commentaires et des analyses pittoresques, nous utilisons souvent l'outil de segmentation des mots jieba pour traiter le texte ...


Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Version Mac de WebStorm
Outils de développement JavaScript utiles

MantisBT
Mantis est un outil Web de suivi des défauts facile à déployer, conçu pour faciliter le suivi des défauts des produits. Cela nécessite PHP, MySQL et un serveur Web. Découvrez nos services de démonstration et d'hébergement.

SublimeText3 Linux nouvelle version
Dernière version de SublimeText3 Linux

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit