데코레이터
1. 정의
1. 데코레이터: 본질적으로 함수
2. 함수를 다른 함수로
2. 원칙
1. 데코레이팅된 함수의 소스 코드는 수정할 수 없습니다
2. 🎜>
3. 데코레이터 구현1. 함수의 개념은 중첩형입니다. 함수>> 고차 함수 + 중첩 함수 = 데코레이터4. 함수는 변수입니다1. 함수와 변수의 비유> 위의 예에서는 변수 "x"와 함수 test()를 정의하고 각각 메모리에 있는 변수와 함수의 위치를 인쇄했습니다. print(test)가 print("함수 이름")일 때 함수의 메모리 주소를 출력할 수 있음을 알 수 있습니다.
다음 코드를 살펴보겠습니다.
x = 1 print(id(x)) def test(): pass print(test) #输出 1842348496 <function></function>
f에 test라는 함수명을 할당한 후 f()를 실행하면 함수가 정상적으로 실행되는 것을 볼 수 있습니다. 테스트 기능 결과의 작동. 따라서 이는 다음 코드와 유사합니다.
def test(): print("in the test.") f=test f() #输出 in the test.
다음과 같이 비유할 수 있습니다. 함수 이름 test는 x와 동일하고 함수 본문은 1과 동일하며 f는 y와 동일합니다.
2.
파이썬에서의 메모리 표현 녹색 사각형을 메모리로 간주하고, 각각의 작은 사각형은 변수이다. 또는 메모리에 있는 함수의 주소입니다.변수명(x)이나 함수명(test)은 집번호와 생생하게 비교할 수 있습니다. 변수나 함수를 호출해야 할 때 집 번호를 참조하여 메모리 주소를 찾아 반환하기만 하면 됩니다. test()와 같은 함수를 실행하려면 ()만 추가하면 됩니다.
변수를 호출하는 것은 실제로 변수의 메모리 주소를 참조하므로 함수 이름을 호출하면 함수 본문의 메모리 주소도 얻을 수 있습니다. 함수 이름을 변수 이름으로 함수에 전달할 수 있습니다. 즉, 함수는 변수입니다. 함수를 매개변수로 취하는 함수는 고차 함수입니다. 5. 고차 함수
다음 조건 중 하나를 충족하는 것이 고차 함수입니다.
1. 함수 이름을 다른 함수에 실제 매개변수로 전달합니다. 🎜>
2. 반환값에 함수 이름이 포함됩니다1) 함수 이름이 매개변수로 사용됩니다x = 1 y = x print(y) #输出 1위의 예에서는 test1 함수를 정의하고 또한 정의했습니다. 고차 함수 test2 . test1 함수 이름을 test2에 매개변수로 전달하면 이러한 함수를 얻을 수 있고 원래 test1 함수에 실행 시간을 계산하는 함수를 추가할 수 있습니다. 이것은 데코레이터와 약간 비슷하지만 한 가지 일관된 점은 위의 고차 함수 test2가 함수 호출 방식을 변경한다는 것입니다. 하지만 데코레이션된 기능을 수정하지 않고 새로운 기능을 추가했습니다. 2) 반환 값에는 함수 이름
import time def test1(): time.sleep(2) print("in the test1.") def test2(func): start_time = time.time() func() stop_time = time.time() print("The action time of program is {}".format(stop_time-start_time)) test2(test1) #输出 in the test1. The action time of program is 2.0012054443359375가 포함됩니다. 위의 예에서는 최종적으로 고차 함수 test2(test1)를 test1에 할당하고 test1 함수를 다시 호출했습니다. 이 예에서는 test1 함수의 호출 방법이 변경되지 않았음을 직관적으로 알 수 있습니다. 그러나 중첩된 함수를 사용해야 하는 새로운 기능은 추가되지 않습니다. 6. 중첩 함수 함수 본문에는 중첩 함수인 또 다른 함수에 대한 완전한 정의가 있습니다. 1) 정의:
def test1(): time.sleep(2) print("in the test1.") def test2(func): print(func) return func test1 = test2(test1) test1() #输出 <function> in the test1.</function>다음과 같이 함수 내용 내에서 함수를 호출하는 것만 중첩 함수가 아닙니다.
def foo(): print("in the foo") def bar(): print("in the bar") bar() foo()2) 중첩 함수의 범위
로컬 범위와 전역 범위의 액세스 순서
def test1(): print("in the test1.") def test2(): test1()3) 중첩 함수를 사용하여 수정된 함수에 새 함수 추가 고차 함수의 두 번째 예에서는 이를 구현합니다. 원래 함수의 호출 방법은 변경되지 않습니다. 새로운 함수를 추가해야 하는 경우 수정된 내용이 반환 값, 즉 return func에 존재해야 합니다. 이 함수를 구현하기 위해 중첩 함수를 정의할 수 있습니다.
x = 0 def grandpa(): x = 1 def dad(): x = 2 def son(): x = 3 print(x) son() dad() grandpa() #输出 3타이머() 내부에 중첩 함수 deco()를 정의합니다. 이 중첩 함수는 수정된 함수에 실행 시간을 추가하는 기능을 구현합니다. 타이머() 함수는 deco()의 메모리 주소를 반환합니다. 이 메모리 주소 deco는 참조되거나 test1에 직접 할당될 수도 있습니다. 이런 방식으로 test1()을 직접 실행할 수 있으므로 데코레이터의 기능을 실현할 수 있습니다. 7. 데코레이터 Python은 함수 정의 앞에 데코레이터 이름과 @ 기호를 추가하여 함수를 래핑합니다.
import time def timer(func): # timer(test1) func = test1 def deco(): start_time = time.time() func() # run test1() stop_time = time.time() print("the action time of the program is {}".format(stop_time-start_time)) return deco # 返回了deco的内存地址 def test1(): time.sleep(2) print("in the test1.") test1 = timer(test1) test1() # 输出 in the test1. the action time of the program is 2.0003786087036133
위 내용은 데코레이터에 대한 자세한 설명과 예시의 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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