


Bagaimanakah Penghias @property Python berfungsi untuk Mencipta Hartanah?
Memahami @property Decorator dalam Python
Dalam Python, @property decorator membenarkan anda mencipta sifat yang berkelakuan seperti atribut contoh biasa. Walau bagaimanapun, tidak seperti fungsi harta terbina dalam yang mengambil hujah, penghias @property tidak menerima sebarang hujah secara eksplisit.
Cara Ia Berfungsi
Untuk memahami cara @property penghias berfungsi, adalah penting untuk memahami dahulu bahawa fungsi property() mengembalikan objek deskriptor. Ini ialah perantara yang terletak di antara kejadian dan hartanya, membenarkan logik tambahan digunakan.
Objek Deskriptor
Objek deskriptor dikembalikan oleh harta( ) fungsi mempunyai tiga kaedah terbina dalam:
- getter: Kepada dapatkan semula nilai harta
- penetap: Untuk menetapkan nilai harta
- pemadam: Untuk memadamkan harta
Mencipta Hartanah dengan Penghias
Apabila @property decorator digunakan pada fungsi, ia mengembalikan objek deskriptor dan memberikannya kepada nama harta. Objek ini mengekalkan fungsi pemeroleh fungsi asal dan termasuk dua fungsi tambahan yang mewakilkan kepada kaedah penetap dan pemadam harta itu.
Sebagai contoh:
class C: def __init__(self): self._x = None @property def x(self): """I'm the 'x' property.""" return self._x
Kod di atas mencipta harta bernama "x" yang boleh mendapatkan semula nilai diri._x tanpa sebarang objek harta yang jelas. Fungsi getter dicipta secara automatik oleh penghias.
Penetap dan Penghias Penghapus
Untuk menambah kaedah penetap dan pemadam, cuma tambahkan .setter dan .deleter pada @property objek deskriptor, melepasi fungsi yang anda inginkan:
@x.setter def x(self, value): self._x = value @x.deleter def x(self): del self._x
Dengan menggunakan kaedah ini, anda boleh laksanakan gelagat tersuai untuk menetapkan dan memadamkan nilai sifat.
Butiran Pelaksanaan
Sintaks @decorator untuk @property ialah gula sintaksis. Di sebalik tabir, kod berikut dilaksanakan:
def x(self): return self._x x = property(x)
Contoh Deskriptor
Berikut ialah contoh bagaimana pelaksanaan Python tulen bagi deskriptor harta akan berfungsi:
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)
Kelas ini membolehkan anda membuat sifat secara manual dengan pengambil, penetap dan pemadam fungsi.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Penghias @property Python berfungsi untuk Mencipta Hartanah?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
