この投稿では、関数デコレーターの一般的な使用法、特にクラス プロパティ デコレーターと、デコレーターとクラス メソッドを直接使用する場合の違いについて説明します。
使用法
見覚えがありますね?
ユビキタスな @propery デコレーターはどこにでもありますが、実際にはどのように機能するのでしょうか?
@property を使用することと、property() クラス メソッドを直接使用することの違いは何ですか?
デコレータはどのように機能するのでしょうか?
これは標準のデコレータ関数の例です。
Python の内部では、デコレータを呼び出す関数 (つまり、外側の関数) は、デコレータを呼び出して外側の関数をパラメータとして渡すことによって、追加のコードでラップされます。デコレーターは、すべての新しいロジックを含むラップされた関数を作成し、それを外部関数の値として返します。
プロパティメソッドを理解する
クラス プロパティ メソッドは、クラス属性のゲッター、セッター、デリーター メソッドを定義し、それらをクラスのデフォルトのマジック メソッドにバインドできる組み込みの Python 関数です。
def get_my_value(self): return self._my_value my_value = property(get_my_value)
は Python コンパイラーによって
として理解されます
def __get__(self,obj): return self.fget(obj)
基本的に、property() メソッドは、属性名と基礎となるデータの間のプロキシとして機能するオブジェクトを作成します。したがって、デフォルトのマジック メソッドでは不可能なカスタム動作や検証ロジックを追加できるようになります。
@property デコレータ
上で見たように、プロパティ メソッドを使用すると、デフォルトのマジック メソッドを上書きし、その機能を拡張できます。また、デコレーターが新しい関数内で関数ロジックをラップする方法も示しました。 @property デコレーターを使用してゲッター、セッター、またはデリーター メソッドが呼び出される場合、Python はそれを内部で property() メソッドの呼び出しに変換し、メソッドをデフォルトのマジック メソッドを上書きできる関数にラップするプロパティ オブジェクトを作成します。
デコレータの特典
@property デコレータまたは property() メソッドの使用が同等であることを示しましたが、デコレータの方が簡単に使用でき、クラス内のコードが読みやすくなります。したがって、これはベスト プラクティスおよびコーディング規約とみなされ、特定のシナリオ要件がない限り、デコレーターを使用する必要があります。
クレジット:
https://www.geeksforgeeks.org/python-property-decorator-property/
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以上がPython のデコレータとクラス プロパティの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonListsareimplementedasdynamicarrays、notlinkedlists.1)they restorediguourmemoryblocks、それはパフォーマンスに影響を与えることに影響を与えます

pythonoffersfourmainmethodstoremoveelements fromalist:1)removesthefirstoccurrenceofavalue、2)pop(index(index(index)removes regvess returnsaspecifiedindex、3)delstatementremoveselementselementsbyindexorseLice、および4)clear()

toresolvea "許可denided" errors whenrunningascript、sofflowthesesteps:1)checkandadaddadaddadadaddaddadadadaddadaddadaddadaddaddaddaddaddadaddadaddaddaddaddadaddaddaddadadaddadaddadaddadadisionsisingmod xmyscript.shtomakeitexexutable.2)

ArraySarecrucialinpythonimageprocessing asheyenable efficientmanipulation analysisofimagedata.1)画像anverttonumpyArrays、with grayscaleimagesasas2darraysandcolorimagesas.

ArsareSareBetterElement-WiseOperationsduetof of ActassandoptimizedImplementations.1)ArrayshaveContigUousMoryFordiRectAccess.2)ListSareFlexibleButSlowerDueTopotentialDynamicresizizizizing.3)

Numpyの配列全体の数学的操作は、ベクトル化された操作を通じて効率的に実装できます。 1)追加(arr 2)などの簡単な演算子を使用して、配列で操作を実行します。 2)Numpyは、基礎となるC言語ライブラリを使用して、コンピューティング速度を向上させます。 3)乗算、分割、指数などの複雑な操作を実行できます。 4)放送操作に注意して、配列の形状が互換性があることを確認します。 5)np.sum()などのnumpy関数を使用すると、パフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。

Pythonでは、要素をリストに挿入するための2つの主要な方法があります。1)挿入(インデックス、値)メソッドを使用して、指定されたインデックスに要素を挿入できますが、大きなリストの先頭に挿入することは非効率的です。 2)Append(Value)メソッドを使用して、リストの最後に要素を追加します。これは非常に効率的です。大規模なリストの場合、append()を使用するか、dequeまたはnumpy配列を使用してパフォーマンスを最適化することを検討することをお勧めします。


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