Inhaltsverzeichnis
Hintergrund
Idee
Code
Demonstration
Eindrücke
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial [Python] Implementieren Sie öffentliche Eigenschaften von Python-Klassen

[Python] Implementieren Sie öffentliche Eigenschaften von Python-Klassen

Feb 16, 2017 am 11:30 AM
python

Hintergrund

Heute habe ich jemanden gefragt, ob Python-Klassen ähnliche Eigenschaften wie öffentliche Attribute haben. Das heißt, wenn die entsprechenden Attribute einer bestimmten Instanz geändert werden, werden die entsprechenden Attribute aller Instanzen der Klasse geändert entsprechend geändert. Ich dachte, ich hätte darüber nachgedacht, eine zusätzliche Singleton-Modus-Klasse zu verwenden, um das Problem zu lösen.

Idee

Ändern Sie eine Instanz, und die andere Instanz wird ebenfalls geändert. Es klingt wie die Merkmale des Singleton-Modus, zielt jedoch nur auf ein Attribut ab, sodass Sie eine Hilfsklasse ausleihen können.

Code

class Attr():
    attr = {}
    def __init__(self):
        self.__dict__ = self.attr
class Myclass():
    def __init__(self):
        self.attr = Attr()
    @property
    def value(self):
        return self.attr.value
    @value.setter
    def value(self, value):
        self.attr.value = value
Nach dem Login kopieren

Demonstration

In [47]: a = Myclass()

In [48]: b = Myclass()

In [49]: a.value = 1

In [50]: b.value
Out[50]: 1

In [51]: b.value = 2

In [52]: a.value, b.value
Out[52]: (2, 2)
Nach dem Login kopieren

Eindrücke

Verwenden Sie Designmuster und deren Kombinationen.

Weitere [Python]-Implementierungen öffentlicher Attribute von Python-Klassen finden Sie auf der chinesischen PHP-Website für verwandte Artikel!

Erklärung dieser Website
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version

SublimeText3 chinesische Version

Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1

Senden Sie Studio 13.0.1

Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version

SublimeText3 Mac-Version

Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich PHP und Python: Code Beispiele und Vergleich Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Python gegen JavaScript: Community, Bibliotheken und Ressourcen Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Wie ist die GPU -Unterstützung für Pytorch bei CentOS? Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Detaillierte Erklärung des Docker -Prinzips Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt Wie man eine verteilte Schulung von Pytorch auf CentOS betreibt Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus So wählen Sie die Pytorch -Version auf CentOS aus Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

So führen Sie Programme in der terminalen VSCODE aus So führen Sie Programme in der terminalen VSCODE aus Apr 15, 2025 pm 06:42 PM

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Python: Automatisierung, Skript- und Aufgabenverwaltung Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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.

See all articles