ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python の @property デコレーターはプロパティを作成するためにどのように機能しますか?

Python の @property デコレーターはプロパティを作成するためにどのように機能しますか?

Dec 19, 2024 am 01:12 AM

How Does Python's @property Decorator Work to Create Properties?

Python の @property デコレーターについて理解する

Python では、@property デコレーターを使用して、通常のインスタンス属性のように動作するプロパティを作成できます。ただし、引数を取る組み込みのプロパティ関数とは異なり、@property デコレータは明示的に引数を受け取りません。

仕組み

@property の仕組みを理解するにはデコレータが機能する場合は、property() 関数が記述子オブジェクトを返すことを最初に理解することが重要です。これはインスタンスとそのプロパティの間に介在し、追加のロジックを適用できるようにします。

記述子オブジェクト

プロパティによって返される記述子オブジェクト( ) 関数には 3 つの組み込み関数がありますメソッド:

  • getter: プロパティ値を取得する場合
  • setter: プロパティ値を設定する場合
  • deleter: を削除するにはproperty

デコレータを使用したプロパティの作成

@property デコレータが関数に適用されると、記述子オブジェクトが返され、それがプロパティ名に割り当てられます。 。このオブジェクトは、元の関数のゲッター関数を保持し、プロパティのセッター メソッドとデリーター メソッドに委任する 2 つの追加関数を含みます。

例:

class C:
    def __init__(self):
        self._x = None

    @property
    def x(self):
        """I'm the 'x' property."""
        return self._x
ログイン後にコピー

上記のコードは、明示的なプロパティ オブジェクトを使用せずに self._x の値を取得できる "x" という名前のプロパティ。 getter 関数はデコレータによって自動的に作成されます。

Setter および Deleter デコレータ

setter メソッドと deleter メソッドを追加するには、@property に .setter と .deleter を追加するだけです。記述子オブジェクト、意図した関数を渡す:

@x.setter
def x(self, value):
    self._x = value

@x.deleter
def x(self):
    del self._x
ログイン後にコピー

これらを使用することによりメソッドを使用すると、プロパティ値を設定および削除するためのカスタム動作を実装できます。

実装の詳細

@property の @decorator 構文は糖衣構文です。バックグラウンドで次のコードが実行されます:

def x(self): return self._x
x = property(x)
ログイン後にコピー

記述子の例

プロパティ記述子の純粋な Python 実装がどのように機能するかを示す例を次に示します。

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)
ログイン後にコピー

このクラスを使用すると、ゲッター、セッター、デリーターを使用してプロパティを手動で作成できます関数。

以上がPython の @property デコレーターはプロパティを作成するためにどのように機能しますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Python vs. C:比較されたアプリケーションとユースケース Apr 12, 2025 am 12:01 AM

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

Python:ゲーム、GUIなど Python:ゲーム、GUIなど Apr 13, 2025 am 12:14 AM

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間のPython計画:現実的なアプローチ 2時間のPython計画:現実的なアプローチ Apr 11, 2025 am 12:04 AM

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Python vs. C:曲線と使いやすさの学習 Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Pythonと時間:勉強時間を最大限に活用する Apr 14, 2025 am 12:02 AM

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Python:主要なアプリケーションの調査 Python:主要なアプリケーションの調査 Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Python vs. C:パフォーマンスと効率の探索 Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

See all articles