


Bagaimanakah Penghias @property Python Berfungsi, Termasuk Kaedah Getter, Setter dan Pemadamnya?
Bagaimanakah Penghias @property Berfungsi dalam Python?
Penghias @property ialah alat berkuasa dalam Python yang membolehkan kita mentakrifkan sifat untuk kelas kami. Tetapi penggunaannya sebagai penghias, walaupun mengambil hujah apabila digunakan sebagai fungsi, boleh mengelirukan.
Objek Harta
Kunci untuk memahami tingkah laku penghias terletak pada fungsi property(). Fungsi ini mengembalikan objek deskriptor khas, yang mempunyai kaedah tambahan: getter, setter dan deleter.
Mencipta Sifat dengan Penghias
Sintaks @property ialah gula sintaktik untuk mentakrifkan objek harta secara manual. Kod di bawah adalah bersamaan dengan penggunaan penghias @property:
def foo(self): return self._foo foo = property(foo)
Apabila kami menetapkan fungsi pada harta, kami menggantikan fungsi itu dengan objek sifat.
Penetap Menghias dan Kaedah Pemadaman
@property.setter() dan @property.deleter() penghias, walaupun menggunakan sintaks x.setter dan x.deleter, jangan buat objek baharu. Sebaliknya, mereka menggunakan kaedah pengambil, penetap dan pemadam bagi objek harta benda:
x.setter = property().setter(another_setter_function) # Replace setter x.deleter = property().deleter(another_deleter_function) # Replace deleter
Kaedah ini mengembalikan objek sifat baharu dengan kaedah penetap atau pemadam yang dikemas kini.
Menggunakan Kaedah Deskriptor
Objek harta bertindak sebagai objek deskriptor dengan __get__(), __set__(), dan kaedah __delete__(). Kaedah ini mengendalikan akses atribut contoh:
prop.__get__(instance, owner_class): # Access the property prop.__set__(instance, value): # Set the property prop.__delete__(instance): # Delete the property
Contoh
Mari bina sifat menggunakan kaedah penghias dan kaedah deskriptor:
class PropertyDemonstrator: def __init__(self): self._private_data = 5 def get_private(self): return self._private_data def set_private(self, value): self._private_data = value def delete_private(self): del self._private_data # Create a property using decorator methods private = property(get_private, set_private, delete_private, "My Private Data") # Create a property using descriptor methods another_private = Property(get_private, set_private, delete_private, "My Another Private Data")
Dalam contoh ini, kaedah deskriptor objek harta akan mengendalikan manipulasi sebenar atribut _private_data, memberikan dan cara yang fleksibel untuk mengakses, mengubah suai atau memadamkannya.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Penghias @property Python Berfungsi, Termasuk Kaedah Getter, Setter dan Pemadamnya?. 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
