So verwenden Sie `@Property` in der Python -Klasse
Jul 05, 2025 am 02:10 AM@Property ist Dekorateur in Python, die die Methoden einer Klasse als Eigenschaften verschleiert. Es unterstützt Getter-, Setter- und Deleter -Operationen. ① @Property macht die Methode, die als Eigenschaft bezeichnet wird, und verbessert die Kapselung. ② Unterstützt Logik wie Eingabeüberprüfung, verz?gerte Berechnung; ③ Kontrolliert Zuordnung und L?schverhalten über @xxx.Setter und @xxx.deleter; ④ wird h?ufig für die Datenüberprüfung, die Erzeugung der Dynamikeigenschaft und den vorhandenen übergang der Codekompatibilit?t verwendet. ⑤ Wenn Sie es verwenden, sollten Sie auf Benennungskonflikte, Erbschaftsprobleme und Leistungsauswirkungen achten.
Verwenden Sie @property
Decorator in Python haupts?chlich, um den Zugriff und die Zuordnung von Klassen immobilien eleganter zu behandeln. Es erm?glicht Methoden, als Eigenschaften bezeichnet zu werden und gleichzeitig die Vorteile der Einkapselung beizubehalten, z. B. die Validierungseingabe oder verz?gerte Berechnungen.

Was ist @property
@property
ist ein eingebauter Dekorateur, mit dem Methoden in Klassen als Eigenschaften "verkleidet" werden. Der Vorteil davon ist, dass Sie das Verhalten von Eigenschaften lesen, festlegen und l?schen k?nnen, ohne dass externe Benutzer die Logik dahinter kennen müssen.

Lassen Sie uns das einfachste Beispiel geben:
Klassenkreis: def __init __ (Selbst, Radius): self._radius = radius @Eigentum Def Radius (Selbst): return self._radius @radius.setter Def Radius (Selbst, Wert): Wenn Wert <= 0: ValueError erh?hen ("Radius muss gr??er als 0" sein)) self._radius = Wert
In diesem Beispiel scheint radius
eine normale Eigenschaft zu sein, aber dahinter steckt tats?chlich eine Schecklogik. Sie k?nnen keine negativen Zahlen beil?ufig angeben, andernfalls werden Ausnahmen geworfen.

So verwenden Sie Getter, Setter und Deleter
@property
Kern betr?gt drei Teile: Getter, Setter und Deleter. Sie k?nnen w?hlen, ob sie nach Bedarf implementiert werden sollen.
- Getter : Verantwortlich für die Rückgabe von Attributwerten
- Setter : Verantwortlich für die Festlegung neuer Werte, normalerweise einschlie?lich der überprüfungslogik
- Deleter (weniger verwendet) : Verantwortlich für das L?schen von Attributen, im Allgemeinen zum Aufr?umen von Ressourcen oder Zust?nden verwendet
Die Grundstruktur ist wie folgt:
Klassenbeispiel: def __init __ (Selbst, Wert): self._Value = Wert @Eigentum Def Value (Selbst): Return self._Value @value.setter Def Value (Self, New_Value): self._value = new_value @value.deleter Def Value (Selbst): Del self._Value
Ein paar Vorschl?ge:
- Wenn Sie nicht
@value.setter
schreiben, wird diese Eigenschaft nur gelesen - Seien Sie vorsichtig, wenn Sie den Deleter verwenden. Es kann nachfolgende Zugriffsfehler aufnehmen
- Der Name ist
_
einheitlich, z. B. unterstrichene interne Variablen_
Praktische Anwendungsszenarien
- Datenüberprüfung
- Zum Beispiel, wenn der Benutzer in Alter eintritt, E -Mail -Format usw.
- Dynamische Attributgenerierung
- Es speichert den Wert nicht wirklich, sondern wird basierend auf anderen Attributen berechnet
- Kompatibilit?tsübergang
- Der vorhandene Code verwendet das ?ffentliche Attribut. Wenn Sie sp?ter Logik hinzufügen m?chten, aber die Schnittstelle nicht zerst?ren m?chten, k?nnen Sie die Eigenschaft verwenden, um sie zu wickeln.
Zum Beispiel:
Klassentemperatur: def __init __ (self, celsius = 0): self._celsius = celsius @Eigentum Def Celsius (Selbst): Return self._celsius @celsius.setter Def Celsius (Selbst, Wert): Wenn Wert <-273.15: ValueError erh?hen ("Temperatur kann nicht niedriger sein als absolut Null") self._celsius = Wert @Eigentum Def Fahrenheit (Selbst): return (self._celsius * 9/5) 32
Hier ist fahrenheit
ein "virtuelles Attribut", das keine Daten speichert, sondern nur für die Konvertierung verwendet wird.
Notizen und FAQs
- Nicht überbeanspruchen : Nicht jede Immobilie ben?tigt Eigentum, nur wenn sie wirklich die Kontrolle über den Zugriff erfordert.
- Vermeiden Sie die Benennung von Konflikten : Lassen Sie sich nicht mit Immobiliennamen und privaten Variablennamen verwechseln
- Hinweis w?hrend der Vererbung : Die Umschreiben von Unterklassen muss sorgf?ltig vorsichtig sein, um Getter/Setter zu überschreiben
- Kleine Leistungsauswirkungen : Im Allgemeinen kann ignoriert werden, sofern nicht h?ufig in hochfrequenten Schleifen zugegriffen werden
Wenn Sie einen Fehler wie folgt sehen:
Attribut kann nicht festgelegt werden
Dies liegt h?chstwahrscheinlich daran, dass Sie vergessen haben, @xxx.setter
hinzuzufügen, oder der Attributname Konflikt mit der internen Variablen.
Grunds?tzlich ist das. Durch die Verwendung @property
Well kann der Klassenschnittstelle sauberer, sicherer und leichter gewartet werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie `@Property` in der Python -Klasse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Benutzerspracheingabe wird erfasst und über die Mediarecorder-API des Front-End-JavaScript an das PHP-Backend gesendet. 2. PHP speichert das Audio als tempor?re Datei und ruft STTAPI (z. B. Google oder Baidu Voiceerkennung) auf, um sie in Text umzuwandeln. 3. PHP sendet den Text an einen KI -Dienst (wie OpenAigpt), um intelligente Antwort zu erhalten. 4. PHP ruft dann TTSAPI (wie Baidu oder Google Voice -Synthese) auf, um die Antwort in eine Sprachdatei umzuwandeln. 5. PHP streams die Sprachdatei zurück zum Spielen, um die Interaktion abzuschlie?en. Der gesamte Prozess wird von PHP dominiert, um eine nahtlose Verbindung zwischen allen Links zu gew?hrleisten.

Um die Textfehlerkorrektur und die Syntaxoptimierung mit AI zu realisieren, müssen Sie die folgenden Schritte ausführen: 1. W?hlen Sie ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell oder ein geeignetes AI -Modell wie Baidu, Tencent API oder Open Source NLP -Bibliothek aus; 2. Rufen Sie die API über die Curl oder das Guzzle von PHP auf und verarbeiten Sie die Rückgabeergebnisse. 3.. Informationen zur Fehlerkorrektur in der Anwendung anzeigen und erm?glichen den Benutzern, zu w?hlen, ob sie angenommen werden sollen. 4. Verwenden Sie PHP-L und PHP_CODESNIFFER für die Syntaxerkennung und -codeoptimierung. 5. sammeln Sie kontinuierlich Feedback und aktualisieren Sie das Modell oder die Regeln, um den Effekt zu verbessern. Konzentrieren Sie sich bei der Auswahl von AIAPI auf die Bewertung von Genauigkeit, Reaktionsgeschwindigkeit, Preis und Unterstützung für PHP. Die Codeoptimierung sollte den PSR -Spezifikationen folgen, Cache vernünftigerweise verwenden, zirkul?re Abfragen vermeiden, den Code regelm??ig überprüfen und x verwenden

Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen gro? ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

Um die KI -Sentiment -Computing -Technologie in PHP -Anwendungen zu integrieren, besteht der Kern darin, Cloud -Dienste AIAPI (wie Google, AWS und Azure) für die Stimmungsanalyse zu verwenden, Text über HTTP -Anfragen zu senden und zurückgegebene JSON -Ergebnisse zu speichern und emotionale Daten in die Datenbank zu speichern. Die spezifischen Schritte umfassen: 1. W?hlen Sie eine geeignete AI -Sentiment -Analyse -API unter Berücksichtigung von Genauigkeit, Kosten, Sprachunterstützung und Komplexit?t der Integration; 2. Senden Sie Guzzle oder Locken, um Anfragen zu senden, Stimmungspunkte, Beschriftungen und Intensit?tsinformationen zu speichern. 3.. Erstellen Sie ein visuelles Dashboard, um Priorit?tssortierung, Trendanalyse, Produkt -Iterationsrichtung und Benutzersegmentierung zu unterstützen. 4. Reagieren Sie auf technische Herausforderungen wie API -Anrufbeschr?nkungen und -zahlen

String -Listen k?nnen mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate k?nnen durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge

Pandas.Melt () wird verwendet, um weite Formatdaten in ein langes Format umzuwandeln. Die Antwort besteht darin, neue Spaltennamen zu definieren, indem id_vars angegeben wird, die Identifikationsspalte beibehalten. 4.Value_name = 'Score' legt den neuen Spaltennamen des ursprünglichen Wertes fest und generiert schlie?lich drei Spalten, einschlie?lich Name, Betreff und Punktzahl.

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