


Comment fonctionne le décorateur @property de Python pour créer des propriétés ?
Comprendre le décorateur @property en Python
En Python, le décorateur @property vous permet de créer des propriétés qui se comportent comme des attributs d'instance normaux. Cependant, contrairement aux fonctions de propriété intégrées qui acceptent des arguments, le décorateur @property ne reçoit explicitement aucun argument.
Comment ça marche
Pour comprendre comment le @property decorator fonctionne, il est important de comprendre d'abord que la fonction property() renvoie un objet descripteur. Il s'agit d'un intermédiaire qui se situe entre une instance et sa propriété, permettant d'appliquer une logique supplémentaire.
L'objet descripteur
L'objet descripteur renvoyé par la propriété( ) la fonction a trois méthodes intégrées :
- getter : Pour récupérer la propriété value
- setter : Pour définir la valeur de la propriété
- deleter : Pour supprimer la propriété
Création de propriétés avec le décorateur
Lorsque le décorateur @property est appliqué à un fonction, il renvoie un objet descripteur et l'attribue au nom de la propriété. Cet objet conserve la fonction getter de la fonction d'origine et inclut deux fonctions supplémentaires qui délèguent aux méthodes setter et deleter de la propriété.
Par exemple :
class C: def __init__(self): self._x = None @property def x(self): """I'm the 'x' property.""" return self._x
Le code ci-dessus crée un propriété nommée "x" qui peut récupérer la valeur de self._x sans aucun objet de propriété explicite. La fonction getter est automatiquement créée par le décorateur.
Décorateurs Setter et Supprimer
Pour ajouter des méthodes setter et deleter, ajoutez simplement .setter et .deleter à la @property objet descripteur, en transmettant les fonctions prévues :
@x.setter def x(self, value): self._x = value @x.deleter def x(self): del self._x
En utilisant ces méthodes, vous pouvez implémenter un comportement personnalisé pour définition et suppression de la valeur de la propriété.
Détails de mise en œuvre
La syntaxe @decorator pour @property est du sucre syntaxique. Dans les coulisses, le code suivant est exécuté :
def x(self): return self._x x = property(x)
Exemple de descripteur
Voici un exemple de la façon dont fonctionnerait une implémentation Python pure d'un descripteur de propriété :
class Property: def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel self.__doc__ = doc def __get__(self, obj, objtype=None): if obj is None: return self if self.fget is None: raise AttributeError("unreadable attribute") return self.fget(obj)
Cette classe vous permet de créer manuellement des propriétés avec des fonctions getter, setter et deleter.
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!

Oui, YouCanConCatéNateListsusingaloopInpyThon.1) utilise la présence de la liste de listes de listes de la cime

THESOSTOFFICITSMETHODSFORCECATENATINATIONSLISTSInPYTHONARE: 1) theextend () MethodForin-PlaceModification, 2) itertools.chain ()

Pythonloopsincludeforand whilelolops, avec destiné lesquentiques et de ce qui est de la condition de repette.

PythonisBothPuledandandinterpreted.WhenyourUnapythonscript, itTISTISTROMPILEDInTOBYTECODODE, qui sehisthenexEcutedByThepythonVirtualMachine (PVM) .ThishybridAproachallowsForPlatform-indépendantcodebutCanbeleslowerThannatIveMineCodeeExExExecution.

Python n'est pas strictement en ligne ligne par ligne, mais est optimisée et conditionnelle en fonction du mécanisme d'interprète. L'interprète convertit le code en bytecode, exécuté par le PVM, et peut précompiler les expressions constantes ou optimiser les boucles. Comprendre ces mécanismes aide à optimiser le code et à améliorer l'efficacité.

Il existe de nombreuses méthodes pour connecter deux listes dans Python: 1. Utilisez des opérateurs, qui sont simples mais inefficaces dans les grandes listes; 2. Utiliser la méthode Extende, qui est efficace mais modifiera la liste d'origine; 3. Utilisez l'opérateur = qui est à la fois efficace et lisible; 4. Utilisez la fonction itertools.chain, qui est efficace de la mémoire mais nécessite une importation supplémentaire; 5. Utilisez l'analyse de la liste, qui est élégante mais peut être trop complexe. La méthode de sélection doit être basée sur le contexte et les exigences du code.

Il existe de nombreuses façons de fusionner les listes Python: 1. Utilisez des opérateurs, qui sont simples mais pas efficaces par la mémoire pour les grandes listes; 2. Utiliser la méthode Extende, qui est efficace mais modifiera la liste d'origine; 3. Utilisez itertools.chain, qui convient aux grands ensembles de données; 4. Utiliser * l'opérateur, fusionner les listes de petites à moyennes dans une ligne de code; 5. Utilisez Numpy.concatenate, qui convient aux grands ensembles de données et scénarios avec des exigences de performance élevées; 6. Utilisez la méthode d'ajout, qui convient aux petites listes mais est inefficace. Lors de la sélection d'une méthode, vous devez considérer la taille de la liste et les scénarios d'application.

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