장식된 함수의 서명 보존
유형 변환, 로깅 또는 메모와 같이 함수의 인수를 변경하는 일반 데코레이터로 함수를 장식할 때 문제가 발생합니다. 데코레이팅된 함수는 원래 함수의 문서와 서명을 상속하지 못하여 동작을 이해하기 어렵습니다.
이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 해결 방법이 제안되었습니다.
방법 1: ' 데코레이터' 모듈
pip를 사용하여 '데코레이터' 모듈을 설치하고 decorator. decorator 주석을 포함하도록 데코레이터 정의를 수정합니다. 이렇게 하면 함수 시그니처를 유지하면서 데코레이터가 일반 상태로 유지됩니다.
<code class="python">import decorator @decorator.decorator def args_as_ints(f, *args, **kwargs): # Perform argument conversion return f(*args, **kwargs)</code>
방법 2: 'functools.wraps()' 사용
Python 3.4 이상의 경우 'functools.wraps( )'은 함수의 서명과 문서를 모두 자동으로 보존하는 대체 솔루션을 제공합니다.
<code class="python">import functools def args_as_ints(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): # Perform argument conversion return func(*args, **kwargs) return wrapper</code>
결론
두 방법 모두 원래 함수의 서명과 문서를 효과적으로 보존합니다. '데코레이터' 모듈은 Python 2 및 3에 적합한 반면, 'functools.wraps()'는 Python 3.4 이상에서만 사용할 수 있습니다.
위 내용은 장식된 함수의 서명을 보존하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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