


Bagaimanakah Penghias `@property` Python Berfungsi, Terutamanya Tanpa Perbalahan?
Menyahmistikan Penghias @property dalam Python
Penghias @property ialah alat berguna dalam Python yang membolehkan anda mencipta sifat untuk kelas anda , membenarkan akses kepada atribut seolah-olah mereka ahli kelas biasa. Walau bagaimanapun, penghias ini menimbulkan persoalan: bagaimana ia berfungsi, terutamanya apabila digunakan sebagai penghias tanpa hujah?
Memahami Mekanik
Bertentangan dengan gerak hati, @penghias hartanah tidak langsung mencipta hartanah. Sebaliknya, ia mengembalikan objek deskriptor khas. Objek ini, apabila diperuntukkan kepada atribut, membolehkan atribut itu berkelakuan sebagai sifat, termasuk sekatan akses dan fungsi penetap dan pemadam tersuai.
Sebagai contoh, pertimbangkan coretan kod berikut:
class Person: def __init__(self, name): self._name = name @property def name(self): return self._name
Di sini, penghias @property mencipta objek deskriptor yang membungkus fungsi nama. Objek deskriptor ini kemudiannya diberikan kepada atribut nama kelas Orang.
Walaupun objek deskriptor itu sendiri tidak mempunyai kaedah pengambil, penetap atau pemadam, ia menawarkan fungsi cangkuk khas:
- __get__(): Dipanggil semasa akses atribut, fungsi ini mengembalikan nilai atribut.
- __set__(): Mencetuskan apabila atribut diubah suai, membenarkan deskriptor mengawal proses tetapan.
- __delete__(): Dipanggil apabila atribut dipadamkan, memberikan peluang untuk mengendalikan pembersihan atau pengesahan.
Mencipta Sifat Tanpa Perbalahan
Penghias Python @property menyokong rantaian penghias, membolehkan anda menambah kaedah penetap dan pemadam tanpa memberikan hujah kepada @property itu sendiri. Sintaks untuk rantaian ini adalah seperti berikut:
@property def name(self): return self._name @name.setter def name(self, value): self._name = value @name.deleter def name(self): del self._name
Apabila anda menghiasi kaedah penetap dan pemadam menggunakan @name, anda sebenarnya memanggil kaedah masing-masing (__set__ dan __delete__) objek deskriptor yang dicipta oleh @ harta benda. Setiap penghias seterusnya mengubah suai objek deskriptor yang mendasari, mewujudkan atribut yang lebih serba boleh dan terkawal.
Kesimpulan
Penghias @property dalam Python menawarkan mekanisme yang berkuasa untuk mencipta sifat dengan kaedah getter, setter dan pemadam tersuai. Dengan memahami cara ia beroperasi di sebalik tabir, anda boleh memanfaatkan potensi penuh alat ini untuk meningkatkan kefungsian objek anda dan mengekalkan pengkapsulan serta integriti data.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Penghias `@property` Python Berfungsi, Terutamanya Tanpa Perbalahan?. 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 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.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

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 dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
