デコレーターは本質的に Python 関数であり、コードを変更せずに他の関数が追加の関数を追加できるようにします。次の記事では主に Python でのデコレーター カスケードの使用方法を紹介します。友達はそれを参照してください。下に。
前書き
私は最近 Python を勉強していて、なぜデコレータを使用する必要があるのかを学び、デコレータが何なのかも理解しました。しかし、デコレータの前に別のデコレータ層を追加できるかどうか疑問に思うかもしれません。デコレーターたちはどうなるでしょうか?建物と同じように、レイヤーが次々と積み重ねられます。実際、それは可能です。今回は、クラスの継承と同様に継続的に継承できるこの積み重ね技術を学びましょう。以下では多くを語る必要はありません。詳細な紹介を見てみましょう。
コードは次のとおりです:
#python 3.6 def star(func): def inner(*args, **kwargs): print("*" * 30) func(*args, **kwargs) print("*" * 30) return inner def percent(func): def inner(*args, **kwargs): print("%" * 30) func(*args, **kwargs) print("%" * 30) return inner @star @percent def printer(msg): print(msg) printer("Hello")
結果の出力は次のとおりです:
****************************** %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Hello %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ******************************
この例では、アスタリスクが最初に出力されます。つまり、最初の層です。デコレータ スターが最初に呼び出され、次に 2 番目の層のデコレータ パーセンテージが呼び出され、最後に関数 printer が呼び出されます。
概要
以上がPython のデコレータ カスケードの例の詳細内容です。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。

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト

toaccesselementsinapythonlist、useindexing、negativeindexing、slicing、oriteration.1)indexingstartsat0.2)negativeindexingAcsesess.3)slicingextractStions.4)reterationSuseSuseSuseSuseSeSeS forLoopseCheckLentlentlentlentlentlentlenttodExeror。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、


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