Python의 @property 데코레이터 이해
Python에서 @property 데코레이터는 속성을 정의하고 개체 속성에 편리하게 액세스할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 특히 속성 내장 함수와 함께 사용할 때 데코레이터의 작동 방식이 혼란스러울 수 있습니다.
property() 함수는 특수 설명자 개체를 반환합니다. 이 객체는 클래스 인스턴스와 액세스되는 속성 사이의 중개자 역할을 합니다. 설명자 개체에 액세스하면 해당 __get__ 메서드가 호출됩니다.
@property 데코레이터의 경우 설명자 개체에 대한 __get__ 메서드는 데코레이터로 주석이 달린 함수로 설정됩니다. 예를 들어 다음 코드에서는
class C: def __init__(self): self._x = None @property def x(self): return self._x
@property 데코레이터가 설명자 개체를 생성하고 x 함수를 해당 __get__ 메서드에 할당합니다. C 인스턴스에서 x 속성에 액세스하면 __get__ 메서드가 호출되어 인스턴스와 클래스를 인수로 전달합니다.
c = C() c.x # calls c.__get__(instance=c, type=C)
반면, property() 함수를 직접 사용할 경우 다음을 수행합니다. getter, setter 및 deleter 함수에 대한 인수입니다. 이러한 인수는 설명자 개체의 기능을 구성하는 데 사용됩니다. 그러나 데코레이터로 사용되는 경우 @property 데코레이터는 데코레이팅된 함수에 정의된 동작으로 설명자 객체를 생성하기 때문에 이러한 인수를 명시적으로 지정하지 않습니다.
다음 코드는 property()를 사용하는 방법을 보여줍니다. 함수와 @property 데코레이터를 사용하여 유사한 속성을 생성합니다.
class C: def __init__(self): self._x = None # Using property() function x = property(lambda self: self._x, lambda self, value: self._x) # Using @property decorator @property def x(self): return self._x
두 경우 모두 x 속성에 액세스하면 개인 속성이 반환됩니다. _x.
요약하자면 @property 데코레이터는 인스턴스 속성에 쉽게 액세스할 수 있는 설명자 객체를 생성하는 편리한 약어입니다. 데코레이팅된 함수로 설정된 getter 함수를 사용하여 설명자 개체를 자동으로 생성하므로 클래스 속성을 관리하는 강력한 도구가 됩니다.
위 내용은 Python의 `@property` 데코레이터는 `property()` 함수와 비교하여 어떻게 작동합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

inpython, youappendElementStoalistUsingTheAppend () 메소드 1) useappend () forsinglelements : my_list.append (4) .2) useextend () 또는 = formultiplementements : my_list.extend (other_list) 또는 my_list = [4,5,6] .3) useinsert () forspecificpositions : my_list.insert (1,5) .Bearware

Shebang 문제를 디버깅하는 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. Shebang 라인을 확인하여 스크립트의 첫 번째 줄인지 확인하고 접두사 공간이 없는지 확인하십시오. 2. 통역 경로가 올바른지 확인하십시오. 3. 통역사에게 직접 전화하여 스크립트를 실행하여 Shebang 문제를 분리하십시오. 4. Strace 또는 Trusts를 사용하여 시스템 호출을 추적합니다. 5. Shebang에 대한 환경 변수의 영향을 확인하십시오.

pythonlistscanbemanipatedusingseveralmethodstoremoveElements : 1) geremove () methodremove () methodeMovestHefirstoccurrence.2) thePop () methodRemovesAndReTurnSanElementatAgivenIndex.3) THEDELSTATEMENTCANREMORENDEX.4) LESTCORHENSCREC

PythonlistscanstoreAnydatataTATY, 문자열, 부유물, 부울, 기타 목록 및 디터 시어

pythonlistssupportnumouseOperations : 1) addingElementSwitHappend (), extend (), andinsert ()

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro


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