


Wie funktioniert der @property Decorator von Python zum Erstellen von Eigenschaften?
Den @property Decorator in Python verstehen
In Python können Sie mit dem @property Decorator Eigenschaften erstellen, die sich wie reguläre Instanzattribute verhalten. Im Gegensatz zu integrierten Eigenschaftsfunktionen, die Argumente entgegennehmen, empfängt der @property-Dekorator jedoch keine expliziten Argumente.
Wie es funktioniert
Um zu verstehen, wie die @property Damit der Decorator funktioniert, ist es wichtig, zunächst zu verstehen, dass die Funktion property() ein Deskriptorobjekt zurückgibt. Dies ist ein Vermittler, der zwischen einer Instanz und ihrer Eigenschaft sitzt und die Anwendung zusätzlicher Logik ermöglicht.
Das Deskriptorobjekt
Das von der Eigenschaft zurückgegebene Deskriptorobjekt( )-Funktion verfügt über drei integrierte Methoden:
- Getter: Zum Abrufen der Eigenschaft value
- Setter: Zum Festlegen des Eigenschaftswerts
- deleter: Zum Löschen der Eigenschaft
Erstellen von Eigenschaften mit dem Decorator
Wenn der @property Decorator auf a angewendet wird Funktion gibt sie ein Deskriptorobjekt zurück und weist es dem Eigenschaftsnamen zu. Dieses Objekt behält die Getter-Funktion der ursprünglichen Funktion bei und enthält zwei zusätzliche Funktionen, die an die Setter- und Löschmethoden der Eigenschaft delegieren.
Zum Beispiel:
class C: def __init__(self): self._x = None @property def x(self): """I'm the 'x' property.""" return self._x
Der obige Code erstellt eine Eigenschaft mit dem Namen „x“, die den Wert von self._x ohne explizites Eigenschaftsobjekt abrufen kann. Die Getter-Funktion wird automatisch vom Dekorateur erstellt.
Setter- und Deleter-Dekoratoren
Um Setter- und Löschmethoden hinzuzufügen, hängen Sie einfach .setter und .deleter an die @-Eigenschaft an Deskriptorobjekt, das Ihre beabsichtigten Funktionen übergibt:
@x.setter def x(self, value): self._x = value @x.deleter def x(self): del self._x
Mit diesen Methoden können Sie benutzerdefiniertes Verhalten für die Einstellung und implementieren Löschen des Eigenschaftswerts.
Implementierungsdetails
Die @decorator-Syntax für @property ist syntaktischer Zucker. Hinter den Kulissen wird der folgende Code ausgeführt:
def x(self): return self._x x = property(x)
Deskriptor-Beispiel
Hier ist ein Beispiel dafür, wie eine reine Python-Implementierung eines Eigenschaftsdeskriptors funktionieren würde:
class Property: def __init__(self, fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None): self.fget = fget self.fset = fset self.fdel = fdel self.__doc__ = doc def __get__(self, obj, objtype=None): if obj is None: return self if self.fget is None: raise AttributeError("unreadable attribute") return self.fget(obj)
Mit dieser Klasse können Sie Eigenschaften mit Getter-, Setter- und Löschfunktionen manuell erstellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie funktioniert der @property Decorator von Python zum Erstellen von Eigenschaften?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.
