Python의 @property 데코레이터는 속성을 생성하기 위해 어떻게 작동합니까?
Python의 @property 데코레이터 이해
Python에서 @property 데코레이터를 사용하면 일반 인스턴스 속성처럼 동작하는 속성을 생성할 수 있습니다. 그러나 인수를 취하는 내장 속성 함수와 달리 @property 데코레이터는 명시적으로 인수를 받지 않습니다.
작동 방식
@property가 어떻게 작동하는지 이해하려면 데코레이터가 작동하려면 먼저 property() 함수가 설명자 객체를 반환한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 인스턴스와 해당 속성 사이에 위치하여 추가 논리를 적용할 수 있도록 하는 중개자입니다.
설명자 개체
속성이 반환하는 설명자 개체( ) 함수에는 세 가지 내장 메소드가 있습니다:
- getter: 속성 값을 검색하려면
- setter: 속성 값을 설정하려면
- deleter: 속성을 삭제하려면
다음을 사용하여 속성 만들기 Decorator
@property 데코레이터를 함수에 적용하면 설명자 개체를 반환하고 이를 속성 이름에 할당합니다. 이 객체는 원래 함수의 getter 함수를 유지하며 속성의 setter 및 deleter 메서드에 위임하는 두 개의 추가 함수를 포함합니다.
예:
class C: def __init__(self): self._x = None @property def x(self): """I'm the 'x' property.""" return self._x
위 코드는 명시적인 속성 개체 없이 self._x 값을 검색할 수 있는 "x"라는 속성입니다. getter 함수는 데코레이터에 의해 자동으로 생성됩니다.
Setter 및 Delter 데코레이터
setter 및 deleter 메서드를 추가하려면 @property에 .setter 및 .deleter를 추가하기만 하면 됩니다. 설명자 개체, 원하는 기능 전달:
@x.setter def x(self, value): self._x = value @x.deleter def x(self): del self._x
이러한 메서드를 사용하면 속성 값을 설정하고 삭제하기 위한 사용자 정의 동작을 구현할 수 있습니다.
구현 세부 정보
@property에 대한 @designer 구문은 구문 설탕입니다. 뒤에서 다음 코드가 실행됩니다.
def x(self): return self._x x = property(x)
설명자 예
다음은 속성 설명자의 순수 Python 구현이 작동하는 방식에 대한 예입니다.
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)
이 클래스를 사용하면 getter, setter 및 deleter를 사용하여 속성을 수동으로 생성할 수 있습니다. 기능을 제공합니다.
위 내용은 Python의 @property 데코레이터는 속성을 생성하기 위해 어떻게 작동합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
