Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Python描述器descriptor详解

Python描述器descriptor详解

Jun 10, 2016 pm 03:18 PM
python

前面说了descriptor,这个东西其实和Java的setter,getter有点像。但这个descriptor和上文中我们开始提到的函数方法这些东西有什么关系呢?

所有的函数都可以是descriptor,因为它有__get__方法。

复制代码 代码如下:

>>> def hello(): 
    pass 
>>> dir(hello) 
['__call__', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__get__ 
', '__getattribute__',  
'__hash__', '__init__', '__module__', '__name__', '__new__',  
'__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__str__', 'func_closure',  
'func_code', 'func_defaults', 'func_dict', 'func_doc', 'func_globals', 'func_name'] 
>>>  

 注意,函数对象没有__set__和__del__方法,所以它是个non-data descriptor.

方法其实也是函数,如下:

复制代码 代码如下:

>>> class T(object): 
    def hello(self): 
        pass 
>>> T.__dict__['hello'] 
 
>>> 

 或者,我们可以把方法看成特殊的函数,只是它们存在于类 中,获取函数属性时,返回的不是函数本身(比如上面的),而是返回函数的__get__方法的返回值,接着上面类T的定义:

>>> T.hello   获取T的hello属性,根据查找策略,从T的__dict__中找到了,找到的是,但不会直接返回,因为它有__get__方法,所以返回的是调用它的__get__(None, T)的结果:一个unbound方法。


>>> f = T.__dict__['hello']   #直接从T的__dict__中获取hello,不会执行查找策略,直接返回了

复制代码 代码如下:

>>> f

>>> t = T()                
>>> t.hello                     #从实例获取属性,返回的是调用的__get__(t, T)的结果:一个bound方法。

复制代码 代码如下:

>
>>>

 为了证实我们上面的说法,在继续下面的代码(f还是上面的):

复制代码 代码如下:

>>> f.__get__(None, T) 
 
>>> f.__get__(t, T) 

 好极了!

总结一下:

      1.所有的函数都有__get__方法

      2.当函数位于类的__dict__中时,这个函数可以认为是个方法,通过类或实例获取该函数时,返回的不是函数本身,而是它的__get__方法返回值。

我承认我可能误导你认为方法就是函数,是特殊的函数。其实方法和函数还是有区别的,准确的说:方法就是方法,函数就是函数。

复制代码 代码如下:

>>> type(f) 
 
>>> type(t.hello) 
 
>>> type(T.hello) 
 
>>>  

 函数是function类型的,method是instancemethod(这是普通的实例方法,后面会提到classmethod和staticmethod)。

关于unbound method和bound method,再多说两句。在c实现中,它们是同一个对象(它们都是instancemethod类型的),我们先看看它们里面到底是什么

复制代码 代码如下:

>>> dir(t.hello) 
['__call__', '__class__', '__cmp__', '__delattr__', '__doc__', '__get__', '__getattribute__',  
'__hash__', '__init__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__',  
'__str__', 'im_class', 'im_func', 'im_self'] 

 __call__说明它们是个可调用对象,而且我们还可以猜测,这个__call__的实现应该大致是:转调另外一个函数(我们期望的哪个,比如上面的hello),并以对象作为第一参数。

要 注意的是im_class,im_func,im_self。这几个东西我们并不陌生,在t.hello里,它们分别代表T,hello(这里是存储在 T.__dict__里的函数hello)和t。有了这些我们可以大致想象如何纯Python实现一个instancemethod了:)。

其实还有几个内建函数都和descriptor有关,下面简单说说。

classmethod

classmethod能将一个函数转换成类方法,类方法的第一个隐含参数是类本身 (普通方法的第一个隐含参数是实例本身),类方法即可从类调用,也可以从实例调用(普通方法只能从实例调用)。

复制代码 代码如下:

>>> class T(object): 
    def hello(cls): 
        print 'hello', cls 
    hello = classmethod(hello)   #两个作用:把hello装换成类方法,同时隐藏作为普通方法的hello  
>>> t = T() 
>>> t.hello() 
hello  
>>> T.hello() 
hello  
>>>  

 注意:classmethod是个类,不是函数。classmethod类有__get__方法,所以,上面的t.hello和T.hello获得实际上是classmethod的__get__方法返回值

复制代码 代码如下:

>>> t.hello 

>>> type(t.hello) 
 
>>> T.hello 

>>> type(T.hello) 
 
>>>  

 从 上面可以看出,t.hello和T.hello是instancemethod类型的,而且是绑定在T上的。也就是说classmethod的 __get__方法返回了一个instancemethod对象。从前面对instancemethod的分析上,我们应该可以推断:t.hello的 im_self是T,im_class是type(T是type的实例),im_func是函数hello

复制代码 代码如下:

>>> t.hello.im_self 
 
>>> t.hello.im_class 
 
>>> t.hello.im_func 
 
>>>  

 完全一致!所以实现一个纯Python的classmethod也不难:)

staticmethod

staticmethod能将一个函数转换成静态方法,静态方法没有隐含的第一个参数。

复制代码 代码如下:

class T(object): 
    def hello(): 
        print 'hello' 
    hello = staticmethod(hello)     
>>> T.hello()   #没有隐含的第一个参数 
hello 
>>> T.hello 
 
>>> 

 T.hello直接返回了一个函数。猜想staticmethod类的__get__方法应该是直接返回了对象本身。

还有一个property,和上面两个差不多,它是个data descriptor。

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod PHP dan Python: Contoh dan perbandingan kod Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Cara Melatih Model Pytorch di CentOs Cara Melatih Model Pytorch di CentOs Apr 14, 2025 pm 03:03 PM

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci. 1. Penyediaan Persekitaran: Pemasangan Python dan Ketergantungan: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan YUM atau DNF untuk memasang Python 3 dan menaik taraf PIP: Sudoyumupdatepython3 (atau SudodnfupdatePython3), pip3install-upgradepip. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan Nvidiagpu, anda perlu memasang Cudatool

Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS Bagaimana sokongan GPU untuk Pytorch di CentOS Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker Penjelasan terperinci mengenai Prinsip Docker Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber Python vs JavaScript: Komuniti, Perpustakaan, dan Sumber Apr 15, 2025 am 12:16 AM

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Cara Memilih Versi PyTorch Di Bawah Centos Cara Memilih Versi PyTorch Di Bawah Centos Apr 14, 2025 pm 02:51 PM

Apabila memilih versi pytorch di bawah CentOS, faktor utama berikut perlu dipertimbangkan: 1. Keserasian versi CUDA Sokongan GPU: Jika anda mempunyai NVIDIA GPU dan ingin menggunakan pecutan GPU, anda perlu memilih pytorch yang menyokong versi CUDA yang sepadan. Anda boleh melihat versi CUDA yang disokong dengan menjalankan arahan NVIDIA-SMI. Versi CPU: Jika anda tidak mempunyai GPU atau tidak mahu menggunakan GPU, anda boleh memilih versi CPU PyTorch. 2. Pytorch versi python

Keserasian Centos Miniopen Keserasian Centos Miniopen Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Cara Memasang Nginx di CentOs Cara Memasang Nginx di CentOs Apr 14, 2025 pm 08:06 PM

CentOS Memasang Nginx memerlukan mengikuti langkah-langkah berikut: memasang kebergantungan seperti alat pembangunan, pcre-devel, dan openssl-devel. Muat turun Pakej Kod Sumber Nginx, unzip dan menyusun dan memasangnya, dan tentukan laluan pemasangan sebagai/usr/local/nginx. Buat pengguna Nginx dan kumpulan pengguna dan tetapkan kebenaran. Ubah suai fail konfigurasi nginx.conf, dan konfigurasikan port pendengaran dan nama domain/alamat IP. Mulakan perkhidmatan Nginx. Kesalahan biasa perlu diberi perhatian, seperti isu ketergantungan, konflik pelabuhan, dan kesilapan fail konfigurasi. Pengoptimuman prestasi perlu diselaraskan mengikut keadaan tertentu, seperti menghidupkan cache dan menyesuaikan bilangan proses pekerja.

See all articles