


Comment fonctionne le décorateur `@property` en Python ?
Comment fonctionne le décorateur @property en Python
Le décorateur @property est un outil puissant pour créer des attributs en lecture seule ou en lecture-écriture sur les cours Python. Il simplifie la création de propriétés en les enveloppant dans une fonction de décorateur.
Comment fonctionne le décorateur de propriété intégré
La fonction intégrée property() crée un objet descripteur. Cet objet a trois méthodes :
- getter : Une fonction qui renvoie la valeur de la propriété.
- setter : Une fonction qui définit la valeur de la propriété.
- deleter : Une fonction qui supprime le property.
Lorsqu'elle est utilisée comme décorateur, property() prend une fonction comme argument. Cette fonction devient le getter de la propriété.
Comment fonctionne le décorateur @property
Le décorateur @property n'est qu'un sucre syntaxique pour le code suivant :
def foo(self): return self._foo foo = property(foo)
La syntaxe @decorator remplace la fonction en cours de décoration par le descripteur spécial property() objet.
Création de propriétés avec des décorateurs
Pour créer des propriétés avec des décorateurs :
class C: @property def x(self): return self._x @x.setter def x(self, value): self._x = value @x.deleter def x(self): del self._x
- Le décorateur @property crée une fonction getter et l'attache à la propriété _x.
- Le décorateur @x.setter crée un nouvel objet de propriété, en remplaçant le getter avec la fonction setter décoré.
- Le décorateur @x.deleter crée un nouvel objet de propriété, remplaçant le getter par la fonction de suppression décorée.
Compréhension approfondie
La fonction property() renvoie un objet descripteur spécial. Cet objet a des méthodes supplémentaires, notamment getter, setter et deleter. Ces méthodes sont également des décorateurs, qui vous permettent de construire de manière incrémentielle un objet de propriété complet.
La syntaxe du décorateur de propriétés vous permet de créer des propriétés avec des décorateurs setter et deleter enchaînés. L'objet de propriété résultant est ensuite attaché à la classe en tant que descripteur, permettant l'obtention, la définition et la suppression d'attributs avec un comportement personnalisé.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
