


Bolehkah Sifat Kelas Ditakrifkan Dengan Penghias dalam Python?
Sifat Kelas dalam Python
Dalam Python, kaedah kelas boleh ditambah menggunakan penghias @classmethod. Tetapi bagaimana dengan sifat kelas? Adakah terdapat penghias untuk mereka?
Pertimbangkan kod ini:
class Example(object): the_I = 10 def __init__(self): self.an_i = 20 @property def i(self): return self.an_i def inc_i(self): self.an_i += 1 # is this even possible? @classproperty def I(cls): return cls.the_I @classmethod def inc_I(cls): cls.the_I += 1
Kod mentakrifkan Contoh kelas dengan sifat instance i, sifat kelas I dan dua kaedah kelas inc_i dan inc_I .
Walau bagaimanapun, sintaks yang digunakan untuk @classproperty tidak betul dalam Python. Untuk mencipta harta kelas, kita boleh menggunakan pendekatan berikut:
class ClassPropertyDescriptor(object): def __init__(self, fget, fset=None): self.fget = fget self.fset = fset def __get__(self, obj, klass=None): if klass is None: klass = type(obj) return self.fget.__get__(obj, klass)() def __set__(self, obj, value): if not self.fset: raise AttributeError("can't set attribute") type_ = type(obj) return self.fset.__get__(obj, type_)(value) def setter(self, func): if not isinstance(func, (classmethod, staticmethod)): func = classmethod(func) self.fset = func return self def classproperty(func): if not isinstance(func, (classmethod, staticmethod)): func = classmethod(func) return ClassPropertyDescriptor(func)
Dengan kod pembantu ini, kita boleh menentukan sifat kelas seperti berikut:
class Bar(object): _bar = 1 @classproperty def bar(cls): return cls._bar @bar.setter def bar(cls, value): cls._bar = value
Penghias harta kelas mencipta deskriptor yang mengendalikan operasi get dan set untuk harta kelas.
Dengan menambahkan definisi metaclass, kita juga boleh mengendalikan tetapan harta kelas terus pada kelas:
class ClassPropertyMetaClass(type): def __setattr__(self, key, value): if key in self.__dict__: obj = self.__dict__.get(key) if obj and type(obj) is ClassPropertyDescriptor: return obj.__set__(self, value) return super(ClassPropertyMetaClass, self).__setattr__(key, value) Bar.__metaclass__ = ClassPropertyMetaClass
Kini, kedua-dua contoh dan sifat kelas boleh digunakan dan ditetapkan seperti yang diharapkan.
Atas ialah kandungan terperinci Bolehkah Sifat Kelas Ditakrifkan Dengan Penghias dalam Python?. 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.

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.

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.

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.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

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 Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

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
