ホームページ バックエンド開発 Python チュートリアル Python の LEGB、クロージャ、デコレータの詳細な説明

Python の LEGB、クロージャ、デコレータの詳細な説明

Aug 04, 2017 am 10:43 AM
python

この記事では主にPythonのLEGB、クロージャ、デコレータの理解と使い方を紹介していますので、必要な方は参考にしてください

LEGBの詳細な説明。 Python のクロージャとデコレータ

LEGB L>E>G?B

  • L: ローカル関数の内部スコープ

  • E: 囲んでいる関数の内部と埋め込まれた関数の間

  • G: グローバル グローバル スコープ

  • B: 組み込みの組み込みスコープ

Python クロージャ

1.Closure: 内部関数内の囲んでいるスコープ変数への参照

2. 関数の本質と属性

  • 関数はオブジェクトです

  • 関数の実行後、内部変数はリサイクルされます

  • 関数の属性

  • 関数の戻り値


rrreええ

全体的な状況


passline = 60
def func(val):
  if val >= passline:
    print ('pass')
  else:
    print ('failed')
  def in_func():
    print (val)
  in_func()
  return in_func

f = func(89)
f()
print (f.__closure__)
ログイン後にコピー

Closure


def f_100(val):
  passline = 60
  if val >= passline:
    print ('pass')
  else:
    print ('failed')

def f_150(val):
  passline = 90
  if val >= passline:
    print ('pass')
  else:
    print ('failed')

f_100(89)
f_150(89)
ログイン後にコピー

Closure: 内部関数の囲んでいるスコープ変数への参照。これは、囲んでいるスコープ変数を内部関数のクロージャに渡します

クロージャの役割:

  • カプセル化

  • コードの再利用


Pythonクロージャ2

sum


def set_passline(passline):
  def cmp(val):
    if val >= passline:
      print ('Pass')
    else:
      print ('failed')
  return cmp

f_100 = set_passline(60)
f_150 = set_passline(90)
f_100(89)
f_150(89)
ログイン後にコピー

クロージャの使用


def my_sum(*arg):
  if len(arg) == 0:
    return 0
  for val in arg:
    if not isinstance(val,int): # 有一个非int则返回0
      return 0
  return sum(arg)

def my_average(*arg):
  if len(arg) == 0:
    return 0
  for val in arg:
    if not isinstance(val,int): # 有一个非int则返回0
      return 0
  return sum(arg)/len(arg)

print (my_sum(1,2,3,4,5))
print (my_sum(1,2,3,4,5,'6'))
print (my_aveage(1,2,3,4,5))
print(my_average())
ログイン後にコピー

pythonデコレータ

  1. デコレータが使用されています関数を装飾するには

  2. 関数オブジェクトを返す

  3. 装飾された関数識別子は、返された関数オブジェクトを指します

  4. 糖衣構文 @deco


デコレータの使い方


def my_sum(*arg):
  return sum(arg)
def my_average(*arg):
  return sum(arg)/len(arg)

def dec(func):
  def in_dec(*arg): # my_sum
    print ('in dec arg= ',arg)
    if len(arg) ==0:
      return 0
    for val in arg:
      if not isinstance(val, int):
        return 0
    return func(*arg)  # 闭包,存在于in_dec函数中的__closure__中,所以可以调用
  return in_dec

my_sum = dec(my_sum)  # 传参

print(my_sum (1,2,3,4,5))
print(my_sum (1,2,3,4,5,'6'))
# my_sum就是in_dec函数,会先执行参数类型判断,然后执行__closure__中的函数my_sum
ログイン後にコピー

もう一つ例


りー

以上がPython の LEGB、クロージャ、デコレータの詳細な説明の詳細内容です。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。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

PHPおよびPython:コードの例と比較 PHPおよびPython:コードの例と比較 Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

Python vs. JavaScript:コミュニティ、ライブラリ、リソース Python vs. JavaScript:コミュニティ、ライブラリ、リソース Apr 15, 2025 am 12:16 AM

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

CentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますか CentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますか Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

Dockerの原則の詳細な説明 Dockerの原則の詳細な説明 Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

ミニオペンCentosの互換性 ミニオペンCentosの互換性 Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

CentosでPytorchの分散トレーニングを操作する方法 CentosでPytorchの分散トレーニングを操作する方法 Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

CentosでPytorchバージョンを選択する方法 CentosでPytorchバージョンを選択する方法 Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Python:自動化、スクリプト、およびタスク管理 Apr 16, 2025 am 12:14 AM

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。

See all articles