Verzögerte Auswertung von Python-Klassenattributen
Die sogenannte verzögerte Berechnung von Klassenattributen besteht darin, die Attribute der Klasse als Eigenschaft zu definieren, die nur beim Zugriff berechnet wird. Nach dem Zugriff wird das Ergebnis zwischengespeichert und muss nicht jedes Mal berechnet werden .
Vorteile
Der Hauptzweck der Konstruktion einer verzögert berechneten Eigenschaft besteht darin, die Leistung zu verbessern
Leistung
class LazyProperty(object): def __init__(self, func): self.func = func def __get__(self, instance, owner): if instance is None: return self else: value = self.func(instance) setattr(instance, self.func.__name__, value) return value import math class Circle(object): def __init__(self, radius): self.radius = radius @LazyProperty def area(self): print 'Computing area' return math.pi * self.radius ** 2 @LazyProperty def perimeter(self): print 'Computing perimeter' return 2 * math.pi * self.radius
Beschreibung
Definiert eine Lazy-Calculation-Decorator-Klasse LazyProperty. Circle ist eine zum Testen verwendete Klasse. Die Circle-Klasse verfügt über drei Attribute: Radius, Fläche und Umfang. Die Eigenschaften von Fläche und Umfang werden von LazyProperty dekoriert. Probieren wir die Magie von LazyProperty aus:
>>> c = Circle(2) >>> print c.area Computing area 12.5663706144 >>> print c.area 12.5663706144
„Rechenfläche“ wird einmal für jede Berechnung in area() gedruckt, aber „Rechenfläche“ wird nur einmal gedruckt, nachdem c.area zweimal aufgerufen wurde. Dies liegt an LazyProperty. Solange es einmal aufgerufen wird, wird es nicht erneut gezählt, unabhängig davon, wie viele nachfolgende Aufrufe erfolgen.
Das Obige ist der gesamte Inhalt dieses Artikels. Ich hoffe, dass er für das Studium aller hilfreich sein wird. Ich hoffe auch, dass jeder Script House unterstützt.

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Der Schlüssel zur effektiven Verwendung von Deepseek liegt darin, die Fragen klar zu stellen: Die Fragen direkt und spezifisch ausdrücken. Geben Sie spezifische Details und Hintergrundinformationen an. Für komplexe Anfragen sind mehrere Blickwinkel und Widerrufs der Meinungen enthalten. Konzentrieren Sie sich auf bestimmte Aspekte, wie z. B. Leistungs Engpässe im Code. Denken Sie kritisch über die Antworten nach, die Sie erhalten, und fällen Sie anhand Ihres Fachwissens Urteile.

Verwenden Sie einfach die Suchfunktion, die mit Deepseek geliefert wird. Für Suchvorgänge, die unpopulär, neueste Informationen oder Probleme sind, die berücksichtigt werden müssen, müssen jedoch Schlüsselwörter angepasst oder spezifischere Beschreibungen verwendet werden, sie mit anderen Echtzeitinformationsquellen kombinieren und verstehen, dass Deepseek nur ein Tool ist, das erfordert aktive, klare und raffinierte Suchstrategien.

Deepseek ist keine Programmiersprache, sondern ein tiefes Suchkonzept. Die Implementierung von Deepseek erfordert eine Auswahl auf der Grundlage vorhandener Sprachen. Für verschiedene Anwendungsszenarien ist es erforderlich, die entsprechende Sprache und Algorithmen auszuwählen und maschinelles Lernen zu kombinieren. Codequalität, Wartbarkeit und Tests sind von entscheidender Bedeutung. Nur durch die Auswahl der richtigen Programmiersprache können Algorithmen und Tools entsprechend Ihren Anforderungen und das Schreiben von Code von hochwertigem Code erfolgreich implementiert werden.

Frage: Ist Deepseek für die Buchhaltung verfügbar? Antwort: Nein, es handelt sich um ein Data Mining- und Analyse -Tool, mit dem Finanzdaten analysiert werden können, aber es gibt nicht die Funktionen zur Erzeugung von Buchhaltungsdaten für Buchhaltungsdaten für Buchhaltungssoftware. Um Deepseek zur Analyse von Finanzdaten zu analysieren, muss das Schreiben von Code geschrieben werden, um Daten mit Kenntnissen von Datenstrukturen, Algorithmen und Deepseek -APIs zu verarbeiten, um potenzielle Probleme zu berücksichtigen (z. B. Programmierkenntnisse, Lernkurven, Datenqualität)

Detaillierte Erläuterung von Deepseekapi -Zugriff und -anruf: Quick Start Guide In diesem Artikel können Sie ausführlich auf Deepseekapi zugreifen und anrufen und Ihnen helfen, leistungsstarke KI -Modelle problemlos zu verwenden. Schritt 1: Holen Sie sich den API -Schlüssel, um auf die offizielle Website von Deepseek zuzugreifen, und klicken Sie in der oberen rechten Ecke auf die "Plattform". Sie erhalten eine bestimmte Anzahl freier Token (zur Messung der API -Verwendung verwendet). Klicken Sie im Menü links auf "Apikeys" und dann auf "Apikey erstellen". Nennen Sie Ihren Apikey (z. B. "Test") und kopieren Sie den generierten Schlüssel sofort. Stellen Sie sicher, dass Sie diesen Schlüssel richtig speichern, da er nur einmal angezeigt wird

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