Memahami Penghias Python: Penyelaman Dalam
Penghias Python ialah alat berkuasa yang membolehkan kami mengubah suai atau meningkatkan tingkah laku fungsi atau kaedah. Kes penggunaan biasa termasuk pengelogan, kebenaran dan banyak lagi.
Walau bagaimanapun, apabila diminta untuk menentukan penghias, ramai yang mungkin berkata,
Ia adalah pembalut untuk satu fungsi.
Walaupun ini betul dari segi teknikal, banyak lagi yang berlaku di bawah hud.
Membedah Penghias Mudah
Mari kita terokai contoh mudah:
def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Before calling the function") result = func(*args, **kwargs) print("After calling the function") return result return wrapper @my_decorator def say_hello(name): print(f"Hello, {name}!")
Di sini, my_decorator ialah penghias untuk fungsi say_hello. Apabila say_hello ditakrifkan, ia dihantar secara automatik kepada my_decorator, mengubah panggilan fungsi menjadi:
say_hello = my_decorator(say_hello)
Bilakah Transformasi Ini Berlaku?
Transformasi ini berlaku semasa penyusunan kod, khususnya pada masa definisi fungsi—bukan pada masa pelaksanaan.
Merungkai Kod
Untuk memahami cara penghias berfungsi pada tahap yang lebih rendah, kita boleh menggunakan modul dis untuk memeriksa kod bait fungsi yang dihias:
import dis @my_decorator def say_hello(name): print(f"Hello, {name}!") dis.dis(say_hello)
Pecahan Bytecode
Keluaran dis.dis(say_hello) mungkin kelihatan seperti ini:
Penjelasan tentang Bytecode
-
Sebelum Memanggil Fungsi
- LOAD_GLOBAL: Memuatkan fungsi cetakan.
- LOAD_CONST: Memuatkan mesej 'Sebelum memanggil fungsi'.
- FUNGSI_PANGGILAN: Cetakan panggilan.
- POP_TOP: Membuang nilai pulangan.
-
Memanggil Fungsi Asal
- LOAD_DEREF: Memuatkan fungsi asal (func) yang ditangkap oleh penutupan.
- LOAD_FAST: Memuatkan argumen kedudukan dan kata kunci.
- BUILD_MAP: Mencipta kamus baharu untuk hujah kata kunci.
- CALL_FUNCTION_EX: Memanggil fungsi asal dengan argumen.
- STORE_FAST: Menyimpan hasil dalam pembolehubah setempat.
-
Selepas Memanggil Fungsi
- Sama seperti bahagian pertama, ia memanggil cetakan untuk mengeluarkan 'Selepas memanggil fungsi'.
- Mengembalikan Keputusan
- Memuatkan pembolehubah hasil dan mengembalikannya.
Kesimpulan
Penghias Python lebih daripada sekadar pembungkus fungsi; ia membolehkan kita mengubah suai tingkah laku fungsi pada masa definisi. Dengan memahami cara ia berfungsi dan meneliti kod bait, kami boleh menggunakan penghias dengan lebih berkesan dalam projek kami.
Itu sahaja buat masa ini! Jika ada perkara lain yang anda ingin saya selami, beritahu saya!
Atas ialah kandungan terperinci Memahami Penghias Python: Penyelaman Dalam. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
