Python 데코레이터의 속성 사용법에 대한 자세한 설명

@property 데코레이터는 메소드를 속성으로 변환하고 호출할 수 있습니다. Python 흑마술 @property 데코레이터의 사용 기술을 살펴보겠습니다.

표면적으로는 @property의 용도가 무엇인가요? 메소드는 속성 형태로 접근합니다.

위의 코드가 가장 명확합니다.

class Circle(object): 
  def __init__(self, radius): 
    self.radius = radius 
 
  @property 
  def area(self): 
    return 3.14 * self.radius ** 2 
 
c = Circle(4) 
print c.radius 
print c.area

area가 메소드로 정의되어 있지만 @property를 추가하면 바로 c.area를 속성 Access로 사용할 수 있는 것을 볼 수 있습니다.

이제 문제가 발생합니다. c.area가 호출될 때마다 한 번씩 계산되는데, 이는 CPU를 낭비하는 것입니다. 이것이 게으른 속성입니다.

class lazy(object): 
  def __init__(self, func): 
    self.func = func 
 
  def __get__(self, instance, cls): 
    val = self.func(instance) 
    setattr(instance, self.func.__name__, val) 
    return val 
 
class Circle(object): 
  def __init__(self, radius): 
    self.radius = radius 
 
  @lazy 
  def area(self): 
    print 'evalute' 
    return 3.14 * self.radius ** 2 
 
c = Circle(4) 
print c.radius 
print c.area 
print c.area 
print c.area

' evalute'는 Once만 출력하므로 @lazy의 메커니즘을 잘 이해해야 합니다.

여기서 Lazy 클래스에는 순서 문제로 인해 c.area가 처음 실행될 때 설명자임을 나타내는 __get__ 메서드가 있습니다. , 먼저 c.__dict__로 이동하여 찾지 못하면 클래스 공간으로 이동하여 찾으십시오. Circle 클래스에는 Area() 메서드가 있으므로 __get__에 의해 차단됩니다.

__get__에서 다음을 호출합니다. 인스턴스의area() 메소드를 사용하여 결과를 계산하고 인스턴스에 동일한 이름의 속성을 동적으로 추가하고 결과를 할당합니다. 즉, c.__dict__에 추가합니다.

c.area를 다시 실행하면, 먼저 c.__dict__로 이동하여 찾으세요. 현재 이미 존재하므로 필요가 없습니다. Area() 메서드와 __get__을 거치게 됩니다.

주의 사항

다음 코드 시나리오에 주의하세요.

코드 조각 1:

class Parrot(object): 
  def __init__(self): 
    self._voltage = 100000 
 
  @property 
  def voltage(self): 
    """Get the current voltage.""" 
    return self._voltage 
 
if __name__ == "__main__": 
  # instance 
  p = Parrot() 
  # similarly invoke "getter" via @property 
  print p.voltage 
  # update, similarly invoke "setter" 
  p.voltage = 12

코드 조각 2:

class Parrot: 
  def __init__(self): 
    self._voltage = 100000 
 
  @property 
  def voltage(self): 
    """Get the current voltage.""" 
    return self._voltage 
 
if __name__ == "__main__": 
  # instance 
  p = Parrot() 
  # similarly invoke "getter" via @property 
  print p.voltage 
  # update, similarly invoke "setter" 
  p.voltage = 12

코드 1과 2의 차이점은

class Parrot(object):

python2에서 별도로 테스트 실행

조각 1: 예상되는 오류 메시지 AttributeError : 속성을 설정할 수 없다는 메시지가 표시됩니다.

조각 2: 올바르게 실행

python2 문서를 참조하세요. @property는 준비 전용 속성을 제공합니다. 위 코드는 해당 @volt.setter를 제공하지 않는다는 의미입니다. 조각 2의 코드에서 실행 오류가 발생하는 이유는 python2 문서에서 다음 정보를 찾을 수 있기 때문입니다.

BIF:

property([fget[ , fset[, fdel[, doc]]]])

새 스타일 클래스(객체에서 파생된 클래스)에 대한 속성 속성을 반환합니다.

python2에서는 내장 유형 객체가 기본 기본 클래스가 아닌 것으로 나타났습니다. 명확한 설명(코드 스니펫 2), 우리가 정의한 Parrot(코드 스니펫 2)은 객체를 상속하지 않습니다

그리고 객체 클래스는 우리에게 필요한 @property 기능만 제공합니다. 문서에서 다음 정보를 확인할 수 있습니다.

새 스타일 클래스

객체에서 상속되는 모든 클래스 여기에는 목록 및 사전과 같은 모든 내장 유형이 포함됩니다. 새 스타일 클래스만 __slots__, 설명자, 속성 및 __getattribute__()와 같은 Python의 최신 다목적 기능을 사용할 수 있습니다.

동시에 다음 방법을 통해서도 확인할 수 있습니다.

class A: 
  pass 
>>type(A) 
<type &#39;classobj&#39;>

class A(object): 
  pass 
>>type(A) 
<type &#39;type&#39;>

반환된 635a4e04c7149d4983c9db32b6c8ae2d에서 f5ae6bbdf402bfea04a71faa8c02de77 는 우리에게 필요한 객체 유형입니다(파이썬 3.0은 객체 클래스를 기본 기본 클래스로 사용하므로 614364fbd1013f8cae85712706ed84d5을 반환합니다)

파이썬 버전 전환 기간 동안의 호환성 문제를 고려하기 위해 코드는 클래스를 정의해야 한다고 생각합니다. 파일을 작성할 때 객체는 좋은 습관으로 명시적으로 정의해야 합니다

최종 코드는 다음과 같습니다.

class Parrot(object): 
  def __init__(self): 
    self._voltage = 100000 
  @property 
  def voltage(self): 
    """Get the current voltage.""" 
    return self._voltage 
  @voltage.setter 
  def voltage(self, new_value): 
    self._voltage = new_value 
 
if __name__ == "__main__": 
  # instance 
  p = Parrot() 
  # similarly invoke "getter" via @property 
  print p.voltage 
  # update, similarly invoke "setter" 
  p.voltage = 12

그리고 2.6과 3.0, 2.5에서는 @property가 추가되었습니다. 이 기능이 없습니다.

위 내용은 Python 데코레이터의 속성 사용법에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!