1. 데코레이터란 무엇인가요?
공식 정의: 데코레이터는 매우 유명한 디자인 패턴으로, 교차 요구 사항이 있는 시나리오에서 자주 사용됩니다. 보다 고전적인 패턴에는 로그 삽입, 성능 테스트, 트랜잭션 처리 등이 포함됩니다. 데코레이터는 이런 문제를 해결하기 위한 훌륭한 디자인입니다. 데코레이터를 사용하면 함수 자체와 관련이 없는 수많은 함수에서 동일한 코드를 추출하여 계속해서 재사용할 수 있습니다. 간단히 말해서 데코레이터의 목적은 기존 객체에 추가 기능을 추가하는 것입니다.
Python에는 총 3개의 내장 데코레이터가 포함되어 있습니다.
1 staticmethod
2 classmethod
3 property
2. 속성 함수 property() 간략한 토론
2.1 속성을 사용하는 이유는 무엇입니까?
일반적으로 속성에 액세스하고 값을 할당할 때 클래스와 인스턴스를 __dict__ 처리하지만 속성 액세스를 표준화하려면 ① 데이터 설명자, ② 속성( ) 속성 함수라는 두 가지 방법을 사용할 수 있습니다.
그러나 설명자는 상대적으로 복잡하고 초보자가 사용하기 어렵다는 것을 알고 있으므로 설명자의 대규모 프로세스에 비해 속성은 스레드와 동일합니다.
2.2 함수 프로토타입:
property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
2.3 일반 메서드 정의:
다음과 같이 calss에 개인 변수 __x가 있다고 가정합니다. 일반 다음 코드 :
#code 1 class Normal: def __init__(self): self.__x = None def getx(self): return self.__x def setx(self, value): self.__x = value def delx(self): del self.__x tN = Normal() print(tN.__count)
출력 결과(오류 보고)
Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Administrator/AppData/Local/Programs/Python/Python35/property.py", line 15, in <module> print(tN.__count) AttributeError: 'Normal' object has no attribute '__count'
왜 오류를 보고했나요? 인스턴스 tN의 __x 속성은 비공개 속성이고 직접 접근할 수 없기 때문에 내부적으로 정의된 메서드만 호출할 수 있습니다.
tN = Normal() tN.setx(10) print(tN.getx())
출력 결과:
6 10
내부 메서드를 사용하면 인스턴스의 프라이빗 속성을 쉽게 얻을 수 있습니다. 또는 클래스 속성 값;
그러나 Normal 클래스의 setx 메서드 이름을 다른 이름(예: Normal_setx)으로 변경하려면 이 함수가 여러 외부 위치에서 사용됩니다. 하나씩, 그리고 하나씩 바꿔보면 어떨까요?
c언어라면 가능할지도 모르지만, 고급 언어인 Python이 어떻게 이런 문제를 해결하지 못할 수 있겠습니까?
그렇다면 위의 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?
실제로는 두 가지 방법이 있습니다.
방법 1: property 함수 property()를 사용
class Normal: def __init__(self): self.__x = None def getx(self): print('getx(): self.__x=', self.__x) return self.__x def setx(self, value): self.__x = value print('setx()') def delx(self): print('delx()') del self.__x y = property(getx, setx, delx, "I'm a property") tN=Normal() tN.y=10 tN.y del tN.y #输出结果: setx() getx(): self.__x= 10 delx()
방법은 속성으로 직접 동작하므로 매우 편리합니다.
방법 2: @property 데코레이터를 사용
class Normal: def __init__(self): self.__x = None @property def xx(self): print('getx(): self.__x=', self.__x) return self.__x @xx.setter def xx(self, value): self.__x = value print('setx()') @xx.deleter def xx(self): print('delx()') del self.__x tN=Normal() tN.xx=10 tN.xx del tN.xx #输出结果信息: setx() getx(): self.__x= 10 delx()
출력은 방법 1과 동일합니다. 이는 이 두 가지 All 메서드가 실행 가능하다는 것을 증명합니다(참고: 첫 번째 메서드는 @property여야 합니다(getter를 대체해야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 보고됩니다).
위 내용은 Python의 property() 데코레이터 사용에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.

ToaccesselementsInapyThonlist, 사용 인덱싱, 부정적인 인덱싱, 슬라이스, 오리 화.

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