이 게시물에서는 함수 데코레이터의 일반적인 사용법, 특히 클래스 속성 데코레이터와 데코레이터를 사용하는 것과 클래스 메서드를 직접 사용하는 것의 차이점에 대해 논의하겠습니다.
용법
낯익은 것 같지 않나요?
유비쿼터스 @propery 데코레이터는 어디에서나 발견되지만 실제로 어떻게 작동합니까?
@property를 사용하는 것과 property() 클래스 메소드를 직접 사용하는 것의 차이점은 무엇인가요?
데코레이터는 어떻게 작동하나요?
다음은 표준 데코레이터 함수의 예입니다.
Python 후드에서 데코레이터를 호출하는 함수(즉, 외부 함수)는 데코레이터를 호출하고 외부 함수를 매개변수로 전달하여 추가 코드로 래핑됩니다. 데코레이터는 새로운 로직을 모두 포함하는 래핑된 함수를 생성하고 이를 외부 함수의 값으로 반환합니다.
속성 방법의 이해
클래스 속성 메소드는 클래스 속성에 대한 getter, setter 및 deleter 메소드를 정의하고 이를 클래스 기본 매직 메소드에 바인딩할 수 있는 내장 Python 함수입니다.
def get_my_value(self): return self._my_value my_value = property(get_my_value)
Python 컴파일러는 다음과 같이 이해합니다.
def __get__(self,obj): return self.fget(obj)
기본적으로 property() 메서드는 속성 이름과 기본 데이터 사이에서 프록시 역할을 하는 객체를 생성합니다. 따라서 기본 매직 메소드로는 불가능한 사용자 정의 동작 및 유효성 검사 논리를 추가할 수 있습니다.
@property 데코레이터
위에서 볼 수 있듯이 속성 메서드를 사용하면 기본 매직 메서드를 덮어쓰고 해당 기능을 확장할 수 있습니다. 우리는 또한 데코레이터가 새로운 함수 내에서 기능적 논리를 래핑하는 방법을 보여주었습니다. getter, setter 또는 deleter 메서드가 @property 데코레이터와 함께 호출되면 Python은 이를 내부적으로 property() 메서드에 대한 호출로 변환하고 해당 메서드를 기본 매직 메서드를 덮어쓸 수 있는 함수로 래핑하는 속성 객체를 생성합니다.
데코레이터 혜택
@property 데코레이터나 property() 메서드를 사용하는 것이 동일하다는 것을 보여주었지만 데코레이터는 더 간단한 사용법을 제공하고 클래스 내의 코드를 더 읽기 쉽게 만듭니다. 따라서 이는 모범 사례 및 코딩 규칙으로 간주되며 특정 시나리오 요구 사항이 없는 한 데코레이터를 사용해야 합니다.
크레딧:
https://www.geeksforgeeks.org/python-property- decorator-property/
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코드 조각 작성기
위 내용은 Python의 데코레이터 및 클래스 속성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

pythonlistsareimplementedesdynamicarrays, notlinkedlists.1) thearestoredIntIguousUousUousUousUousUousUousUousUousUousInSeripendExeDaccess, LeadingSpyTHOCESS, ImpactingEperformance

PythonoffersfourmainmethodstoremoveElementsfromalist : 1) 제거 (값) 제거 (값) removesthefirstoccurrencefavalue, 2) pop (index) 제거 elementatAspecifiedIndex, 3) delstatemeveselementsByindexorSlice, 4) RemovesAllestemsfromTheChmetho

Toresolvea "permissionDenied"오류가 발생할 때 오류가 발생합니다.

arraysarecrucialinpythonimageProcessingAstheyenableantureficient -manipulationand analysysofimagedata.1) ImagesAreconTortonumpyArrays, withGrayScaleImages2DarraysAndColorImagesS3darrays.2) arraysallowforvectorizedoperations, inablingastAdmentments bri

ArraysareSareSareStificerTanlistSforoperationsbenefitingfrom DirectMemoryAccessandfixed-sizestructures.1) AccessingElements : ArraysprovideConstant-timeaccessduetocontiguousUousUousSougues.2) 반복 : ArraysleAgeCachelocalityFasterItertion.3) Mem

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.


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