Python デコレータ: コードを簡素化する
Python のデコレータは、ソース コードを変更せずに関数やメソッドの動作を変更できる強力なツールです。これらは機能を追加するためのクリーンな方法を提供し、ロギング、ルールの適用、パフォーマンスの最適化に広く使用されています。
この投稿では、6 つの一般的な Python デコレータを簡単な例とともに見ていきます。
1 - @staticmethod: 静的メソッドを定義します
@staticmethod デコレーターは、インスタンス (self) またはクラス (cls) データにアクセスしないメソッドを作成します。通常の関数のように動作しますが、クラスまたはインスタンスから呼び出すことができます。
例:
class MyClass: @staticmethod def greet(): return "Hello from static method!"
2 - @classmethod: クラスメソッドの定義
@classmethod デコレーターを使用すると、クラス (cls) を最初の引数として受け取るメソッドを定義できます。これは、ファクトリ メソッドやクラスの状態を変更する場合に便利です。
例:
class MyClass: count = 0 @classmethod def increment_count(cls): cls.count += 1
3 - @property: 読み取り専用属性を定義します
@property デコレーターを使用すると、属性と同様にメソッドにアクセスできます。内部実装を公開せずにプロパティへのアクセスを制御したい場合に便利です。
例:
class Circle: def __init__(self, radius): self._radius = radius @property def area(self): return 3.14 * self._radius ** 2
4 - @functools.lru_cache: 高価な関数の結果をキャッシュします
@lru_cache デコレーター (functools から) は、再計算を避けるために関数呼び出しの結果をキャッシュします。これにより、高価な関数や頻繁に呼び出される関数のパフォーマンスが大幅に向上します。
例:
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=32) def expensive_computation(x): return x ** 2
5 - @functools.wraps: カスタム デコレータでメタデータを保持する
カスタム デコレータを作成する場合、@wraps デコレータは元の関数のメタデータ (名前、docstring) を保持し、イントロスペクション ツールが引き続き動作することを保証します。
例:
from functools import wraps def my_decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return wrapper
6 - @dataclass: クラス定義の簡素化
@dataclass デコレータ (dataclasses モジュールから) は、クラスの init() や repr() などのメソッドを自動的に生成します。データを保持するクラスに最適です。
例:
from dataclasses import dataclass @dataclass class Point: x: int y: int
結論
@staticmethod、@classmethod、@property、@lru_cache、@wraps、@dataclass などの Python デコレータは、メソッドや関数の周囲に機能をラップすることで、よりクリーンで効率的なコードを作成するのに役立ちます。これらは、多くのプログラミング タスクを簡素化できる多用途ツールです。
出典
Python デコレータの定義
@静的メソッド
@クラスメソッド
@プロパティ
@functools.lru_cache
@functools.wraps
@dataclass
以上がPython デコレータ: コードを簡素化するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
