


Erstellen von verwalteten Attributen mit Python -Eigenschaften
Die Eigenschaft ist ein Mechanismus in Python zum Einkapseln der Klasseneigenschaftszugriffszugriff, mit der benutzerdefinierte Logik eingefügt werden kann, wenn eine Eigenschaft abgerufen oder festgelegt wird. Verwenden Sie die Eigenschaft können über die Eigenschaft () -Funktion oder den @Property Decorator implementiert werden. Ersteres erfordert eine manuelle Bindung von Gettern und Setter, während letzteres eine klarere Struktur aufweist. Zu den Vorteilen zählen eine bessere Einkapselung, erweiterte Datensicherheit, Unterstützung für virtuelle Eigenschaften und Kompatibilität mit dem alten Code. Es ist für Szenarien geeignet, in denen Attributüberprüfung, berechnete Eigenschaften oder Interface -Konsistenzwartung geeignet ist. Formatieren und überprüfen Sie beispielsweise die Eingaben beim Einrichten eines Mailbox automatisch.
In Python müssen wir häufig eine stärkere Kontrolle über die Eigenschaften der Klasse haben, z. B. das Hinzufügen von Überprüfungslogik oder die Berechnung der Eigenschaftswerte. Die Verwendung property
ist eine häufige Möglichkeit, um dies zu erreichen. Dadurch können wir beim Zugriff auf oder ändern Sie die Eigenschaften, während wir die Schnittstelle präzise halten.

Was ist Eigentum?
Die Python property
ist eine Möglichkeit, den Zugriff auf das Klassenattribut zu verkörpern. Es ist im Wesentlichen eine Klasse, die die Eigenschaftenverfahren von Getter, Setter und Deleter umhüllt. Auf diese Weise können Sie die Eigenschaften wie normale Variablen aussehen lassen, aber Sie können eine komplexe Logik dahinter ausführen.

Sie möchten beispielsweise sicherstellen, dass ein bestimmtes Attribut immer eine positive Zahl ist oder Sie einen Attributwert basierend auf anderen Attributen dynamisch generieren möchten. Zu diesem Zeitpunkt ist property
nützlich.
Wie erstelle ich eine Eigenschaft?
Es gibt normalerweise drei Möglichkeiten, property
zu erstellen:

- Verwenden Sie
property()
Funktion - Verwenden Sie Decorator Syntax
@property
Verwenden Sie property()
Funktion
Klassenkreis: def __init __ (Selbst, Radius): self._radius = radius def get_radius (Selbst): return self._radius Def set_radius (Selbst, Wert): Wenn Wert <= 0: ValueError erhöhen ("Radius muss größer als 0" sein)) self._radius = Wert radius = Eigenschaft (get_radius, set_radius)
In diesem Beispiel definieren wir Gerge und Setter manuell und binden sie über property()
an radius
-Eigenschaft.
Verwenden Sie @property
Decorator
Dies ist ein moderner und empfohlenerer Ansatz:
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 erhöhen ("Radius muss größer als 0" sein)) self._radius = Wert
Dieses Schreiben ist nicht nur in der Struktur klar, sondern auch leicht zu warten. Jede Methode konzentriert sich nur auf eine Verantwortung: Getter oder Setter.
Was sind die Vorteile von Eigentum?
Bessere Verpackung
Sie können die interne Implementierung ändern, ohne den vorhandenen Code zu brechen. Wenn Sie beispielsweise die Zeit jeder Einstellung des Attributs in der Zukunft aufzeichnen möchten, müssen Sie den Setter nur ändern, und externe Anrufer müssen ihn nicht ändern.Verbesserte Datensicherheit
Die Überprüfungslogik kann hinzugefügt werden, bevor Werte festgelegt werden, um zu verhindern, dass illegale Daten in den Objektzustand eintreten.Unterstützen Sie "Virtuelle Eigenschaften"
Auch wenn die Eigenschaft nicht explizit gespeichert ist, kann sie durch Berechnung zurückgegeben werden. Zum Beispiel:
Klasse Rechteck: Def __init __ (Selbst, Breite, Höhe): self.width = width self.height = Höhe @Eigentum Def Area (Selbst): kehren Sie self.width * self.height zurück
Hier ist area
keine real gespeicherte Variable, wird jedoch dynamisch auf der Grundlage vorhandener Attribute berechnet.
- Kompatibel mit dem alten Code
Wenn Sie zu Beginn gewöhnliche Eigenschaften verwenden und dann die Überprüfungslogik hinzufügen möchten, wirkt sich das Ändern direkt in die Eigenschaft nicht auf die externe Nutzungsmethode aus.
Wann sollte Eigenschaft verwendet werden?
- Wenn Sie zusätzliche Logik ausführen müssen, wenn Sie Eigenschaften erhalten oder festlegen
- Wenn Sie die Attribute vor illegalen Werten schützen möchten
- Wenn Sie eine berechnete Eigenschaft anstelle des tatsächlichen gespeicherten Werts aufdecken möchten
- Wenn Sie die Schnittstelle konsistent halten möchten, aber die internen Implementierungsdetails nicht freilegen möchten
Geben wir ein praktisches Beispiel: Angenommen, Sie haben eine Benutzerklasse mit einem E -Mail -Feld. Sie möchten beim Einrichten Ihrer Mailbox automatisch in das Kleinbuchstaben -Format konvertiert und prüfen, ob es dem Basisformat entspricht. Zu diesem Zeitpunkt können Sie Eigenschaften verwenden, um sie zu verarbeiten.
Grundsätzlich ist das. Immobilie ist ein sehr praktisches Merkmal in Python. Obwohl es so aussieht, dass der Zugang zu Immobilien nur eingekapselt ist, kann er viel Bequemlichkeit in der tatsächlichen Entwicklung bringen. Wenn Sie es gut beherrschen, wird Ihr Klassendesign flexibler und robuster.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen von verwalteten Attributen mit Python -Eigenschaften. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gemäß dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden können. 1. lokale Variablen werden zerstört, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt geändert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die äußeren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ändern möchten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verständnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverlässigerer Funktionen.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zunächst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. Überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schließlich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilität zu verbessern.

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn können Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter können durch Pfaddefinition erfasst werden, während Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden können. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Wie kann ich große JSON -Dateien in Python effizient behandeln? 1. Verwenden Sie die IJSON-Bibliothek, um den Speicherüberlauf durch die Parsen von Elementen zu streamen und zu vermeiden. 2. Wenn es sich im Format von JSONLINES befindet, können Sie sie Zeile nach Zeile lesen und mit JSON.Loads () verarbeiten. 3. oder die große Datei in kleine Stücke teilen und dann separat verarbeiten. Diese Methoden lösen das Problem der Gedächtnisbeschränkung effektiv und sind für verschiedene Szenarien geeignet.

In Python umfasst die Methode, Tupel mit für Schleifen zu durchqueren, direkt iteriert über Elemente, das Erhalten von Indizes und Elementen gleichzeitig und die Verarbeitung verschachtelter Tupel. 1. Verwenden Sie die für die Schleife direkt, um auf jedes Element in Sequenz zuzugreifen, ohne den Index zu verwalten. 2. Verwenden Sie Enumerate (), um den Index und den Wert gleichzeitig zu erhalten. Der Standardindex ist 0 und der Startparameter kann ebenfalls angegeben werden. 3.. Verschachtelte Tupel können in der Schleife ausgepackt werden, es ist jedoch erforderlich, um sicherzustellen, dass die Untertuple -Struktur konsistent ist, sonst wird ein Auspackfehler angehoben. Darüber hinaus ist das Tupel unveränderlich und der Inhalt kann in der Schleife nicht geändert werden. Unerwünschte Werte können durch \ _ ignoriert werden. Es wird empfohlen zu überprüfen, ob das Tupel vor dem Durchqueren leer ist, um Fehler zu vermeiden.

Ja, ApythonCanhavemultipleConstructorToHalternativetechnik.1.UTEFAULTARGUMENTETHED__INIT__METHODTOALLIBLEINIGIALISIALISIONISCHE Withvaryingnumbersofparameter

In Python ist die Verwendung von A for Loop mit der Funktion von range () eine häufige Möglichkeit, die Anzahl der Schleifen zu steuern. 1. Verwenden Sie, wenn Sie die Anzahl der Schleifen kennen oder nach Index zugreifen müssen. 2. Bereich (Stopp) von 0 bis Stopp-1, Bereich (Start, Stopp) von Start bis Stopp-1, Bereich (Start, Stopp) fügt die Schrittgröße hinzu; 3.. Beachten Sie, dass der Bereich nicht den Endwert enthält und iterable Objekte anstelle von Listen in Python 3 zurückgibt. 4.. Sie können überlist (range ()) in eine Liste konvertieren und negative Schrittgröße in umgekehrter Reihenfolge verwenden.
