


Wie steuern die Methoden „__get__' und „__set__' von Python-Deskriptoren den Attributzugriff?
Verstehen von __get__-, __set__- und Python-Deskriptoren
Deskriptoren sind ein grundlegendes Konzept in Python zum Erstellen benutzerdefinierter Datenattribute und -eigenschaften. Um ihren Nutzen besser zu verstehen, schauen wir uns ein konkretes Codebeispiel an:
class Celsius(object): def __init__(self, value=0.0): self.value = float(value) def __get__(self, instance, owner): return self.value def __set__(self, instance, value): self.value = float(value) class Temperature(object): celsius = Celsius()
1. Zweck der Deskriptorklasse
Deskriptoren ermöglichen die Implementierung benutzerdefinierter Dateneigenschaften, auf die wie auf reguläre Klassenattribute zugegriffen werden kann. In diesem Beispiel definiert der Celsius-Deskriptor ein Datenattribut für eine Temperature-Instanz.
2. get und set Parameter Bedeutung
- Instanz: Die Instanz der Temperature-Klasse, die None ist, wenn über die Klasse selbst darauf zugegriffen wird.
- Eigentümer: In diesem Fall die Klasse, die den Deskriptor besitzt Temperatur.
3. Verwendung
So verwenden Sie den Celsius-Deskriptor:
- Weisen Sie ihn einem Klassenattribut zu, im Beispiel beispielsweise Celsius.
-
Zugriff auf Ein Deskriptorattribut (z. B. temp.celsius) löst den entsprechenden Deskriptor aus Methode:
- get wird zum Abrufen des Werts aufgerufen.
- set wird zum Festlegen des Werts aufgerufen.
Vorteile von Deskriptoren
- Kapselung: Deskriptoren ermöglichen die Kapselung von Datenzugriff und Manipulationslogik in einer separaten Klasse.
- Erweiterbarkeit: Deskriptoren sind flexibel und können einfach erweitert werden, um benutzerdefiniertes Verhalten bereitzustellen.
- Leistungsoptimierung: Durch das Zwischenspeichern von Daten in der Deskriptorklasse kann ein wiederholter Attributzugriff erfolgen optimiert.
Weitere Einblicke finden Sie in der offiziellen Python-Dokumentation zu Deskriptoren, die eine umfassende Anleitung mit detaillierten Beispielen bietet.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie steuern die Methoden „__get__' und „__set__' von Python-Deskriptoren den Attributzugriff?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
