インタラクティブ環境に入力します:
1 >>> class A: 2 a=0 3 def __init__(self): 4 self.a=10 5 self.b=100 6 7 8 >>> a=A() 9 >>> a.a10 1011 >>> a.b12 10013 >>> A.a14 015 >>> A.b16 Traceback (most recent call last):17 File "<pyshell>", line 1, in <module>18 A.b19 AttributeError: type object 'A' has no attribute 'b'20 >>></module></pyshell>
以下に示すように:
インタラクティブ環境のまま:
1 >>> class A: 2 a=0 3 def __init__(self): 4 self.a=10 5 self.b=100 6 7 8 >>> a=A() 9 >>> getattr(a,'a')#用getattr()函数获取实例a中a属性的值10 1011 >>> setattr(a,'a',20)#设置实例a中a属性的值为2012 >>> getattr(a,'a')#用getattr()函数获取实例a中a属性的值13 2014 >>> hasattr(a,'b')#测试实例a中是否包含属性b15 True
P画像表示:
このリフレクション メカニズムのうち、文字列を使用してクラスのプロパティとメソッドを操作する 3 つの関数は、一般的には使用されません。ライティング フレームワークやその他の特別なプロジェクトが使用されます。
1 class Washer: 2 3 def __init__(self,water=10,scour=2): 4 self._water=water #不想让用户直接访问实例变量,可以标志成私有 5 self.scour=scour 6 #属性包装,将water属性包装成方法,用户使用water时实际是访问的方法 7 @property 8 def water(self):#如果用户使用 实例.water相当于访问这个方法,而不是真的访问属性 9 return self._water10 11 def set_water(self,water):12 self.water=water 13 14 def set_scour(self,scour):15 self.scour=scour 16 17 def add_water(self):18 print('Add water:',self.water)19 20 def add_scour(self):21 print('Add scour:',self.scour)22 23 def start_wash(self):24 self.add_water()25 self.add_scour()26 print('Start wash...')27 28 if __name__=='__main__':29 w=Washer()30 #w.start_wash()31 print(w.water)# 可以像访问属性一样访问方法
しかし、現時点では、ユーザーはまだ w._water を介してインスタンスのプロパティにアクセスできます。カプセル化は適切ではなく、データが浮動小数点であるかどうかを自動的にチェックしません。良くない。
どうやって解決しますか?
Use @property.setter
1 class Washer: 2 3 def __init__(self,water=10,scour=2): 4 self._water=water #不想让用户直接访问实例变量,可以标志成私有 5 self.scour=scour 6 #属性包装,将water属性包装成方法,用户使用water时实际是访问的方法 7 @property 8 def water(self):#如果用户使用 实例.water相当于访问这个方法,而不是真的访问属性 9 return self._water10 11 @water.setter #新添加代码12 def water(self,water):13 if 0<water></water>
結果:
また、@water.setter 水とは何なのか非常に興味があり、それが新しいインスタンス属性として理解できることがわかりました。そしてコンストラクターの仮パラメータは関係ありません。たとえば、下の図
別の例:
結果は次のとおりです:
削除変数 @water.delete をラップすることもできます
------ ----- ------------------------
このコードは、water 変数が書き換えられることを示しています
--- --- ----------------------------------
上記のコードは水属性を示しています読むことができます。
------------------------------------------------
最後に 使用方法の 1 つは、プロパティ デコレーター @property を使用して、仮想プロパティを新規に定義することです。
1 class Washer: 2 3 def __init__(self,water=10,scour=2): 4 self._water=water #不想让用户直接访问实例变量,可以标志成私有 5 self.scour=scour 6 self.year=2000#这是生产日期 7 #属性包装,将water属性包装成方法,用户使用water时实际是访问的方法 8 @property 9 def water1(self):#如果用户使用 实例.water相当于访问这个方法,而不是真的访问属性10 return self._water11 12 @water1.setter13 def water1(self,water):14 if 0<water></water>
実行結果:
Descriptor
記述子の意味は、インスタンス属性を繰り返し書き込むことを避けることです。同じ修飾された属性定義コード。たとえば、次の例:
1 class NonNeg:#数据描述符 2 def __init__(self,default=0):#构造方法 3 self.default=default#一个实例属性 4 def __get__(self,instance,owner):#协议方法 5 return self.default 6 def __set__(self,instance,val):#协议方法 7 if val>0: 8 self.default=val 9 else:10 print('The value must be NonNegative!')11 def __delete__(self,instance):#协议方法12 pass13 class Movie:14 rating=NonNeg()#描述符类NonNeg作另一个类Movie的属性,rating是Movie的类属性。15 score=NonNeg()16 17 if __name__=='__main__':18 m=Movie()19 print('rating:',m.rating)20 print('score:',m.score)#输出默认值default21 m.rating=80#使用__set__协议方法22 print('rating:',m.rating)#使用到 __get__协议方法23 m.score=-324 print('score:',m.score)
输出结果:
---------------------------------------
下面说明所有的 类成员函数都是非数据描述符。
在这个交互式环境中可以看出pr这个类方法仅有__get__协议,三个不全,所以是非数据描述符。
----------------------------------------------------------------
同名的实例属性和非数据描述符(以类方法为例)同时出现时,访问的优先级是什么?
再看:
为啥结果还不一样了?再做一遍老师的例子:
重新打开idel之后重新写了一遍:
总结如下:
在交互式环境中,
若在类内实例方法中定义与此方法名想同的实例变量pr,则在类外实例化此类后,实例.pr 首先访问的是此实例变量,实例.pr() 肯定访问的是类内实例方法。若再类外实例中定义一个 实例.pr=20,则再访问 实例.pr时则访问的是刚定义的实例属性 实例.pr=20。
若在类内没有定义与类方法同名的实例属性,则实例.pr访问的是类内的实例方法,若又在类实例化后实例下定义同名的的实例属性pr,则 实例.pr访问的刚定义的。。。
感觉好混乱:若访问过t.pr()再访问t.pr,t.pr就为10了,若没有访问过t.pr()直接访问t.pr,这个就先访问的是method Tst.pr of <__main__.tst object>
1 class Tst: 2 def pr(self): 3 self.pr=10 4 print('Tst') 5 t1=Tst() 6 t1.pr()#输出Tst 7 t1.pr#啥都没有输出 8 print(t1.pr)#输出10 9 print('下面实例化后不访问t.pr()直接访问t.pr:')10 t2=Tst()11 t2.pr#啥都没输出12 print(t2.pr)#输出了bound method Tst.pr of <__main__.tst></__main__.tst>
但后来在实例下新定义的同名实例属性会覆盖原先类中定义的实例方法。优先级知道了吧。
扩展:
1 class Tst: 2 def __init__(self,default=1): 3 self.water=default 4 def __call__(self): 5 print('包含call函数的类,他的实例可以直接当做函数使用。') 6 def info(self): 7 print("pass") 8 9 t=Tst()10 t()
当调用t()时只调用类中__call__函数。
--------------------------------------------
解答如下:


1 class surfaceNum:#定义一个描述类 2 def __init__(self,default=1): 3 self.number=default 4 def __get__(self,instance,owner):#参数instance和owner暂时没有用到,只有self是固定名参数 5 return self.number 6 def __set__(self,instance,val):#参数instance暂时没有用到 7 if 0<val></val>
这个题目是上节课题目的拔高,上节课题目及解答见链接:
以上がクラス属性の詳細な紹介と使用の詳細内容です。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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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