Que fait le descripteur Python ?
Le rôle du descripteur python : proxy les attributs d'une classe, permettant aux programmeurs de personnaliser le travail à effectuer lors du référencement d'un attribut d'objet ; il s'agit de l'implémentation de la structure de données la plus basse dans la plupart des fonctionnalités de la classe Python ; est un composant très important dans les grands frameworks qui utilisent des décorateurs ou des métaclasses.
Cet article présente principalement la définition des descripteurs et quelques compréhensions personnelles. J'espère qu'après avoir lu cet article, vous aurez une compréhension plus claire des descripteurs.
Qu'est-ce qu'un descripteur ?
Définition officielle : Un descripteur est un attribut d'objet avec un "comportement de regroupement". Lors de l'accès (obtention, définition et suppression) de ses propriétés, des méthodes spéciales (_get_(), _set_(), _delete_()) sont en fait appelées. Autrement dit, si un objet définit l’une de ces trois méthodes, il s’agit d’un descripteur.
La fonction du descripteur est de proxy les attributs d'une classe. Il est à noter que le descripteur ne peut pas être défini dans le constructeur de la classe utilisée. Il ne peut être défini que comme un attribut de la classe. Il appartient uniquement à la classe et n'appartient pas à une instance, nous pouvons le confirmer en consultant le dictionnaire des instances et des classes.
Le descripteur est le moyen d'implémenter la structure de données la plus basse dans la plupart des fonctionnalités de la classe Python. Nous utilisons souvent des propriétés telles que @classmethod, @staticmethd, @property et même __slots__. C'est l'un des outils importants de nombreuses bibliothèques et frameworks de haut niveau, et constitue un composant très important dans les grands frameworks qui utilisent des décorateurs ou des métaclasses. Remarque : des concepts tels que les décorateurs et les métaclasses seront expliqués dans les prochains articles.
Ce qui suit est un exemple de descripteur et de code qui fait référence à la classe de descripteur :
class Descriptors: def __init__(self, key, value_type): self.key = key self.value_type = value_type def __get__(self, instance, owner): print("执行Descriptors的get") return instance.__dict__[self.key] def __set__(self, instance, value): print("执行Descriptors的set") if not isinstance(value, self.value_type): raise TypeError("参数%s必须为%s"%(self.key, self.value_type)) instance.__dict__[self.key] = value def __delete__(self, instance): print("执行Descriptors的delete") instance.__dict__.pop(self.key) class Person: name = Descriptors("name", str) age = Descriptors("age", int) def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age person = Person("xiaoming", 15) print(person.__dict__) person.name person.name = "jone" print(person.__dict__)
Parmi eux, la classe Descriptors est un descripteur, et Person est la classe qui utilise le descripteur .
L'attribut __dict__ d'une classe est un attribut intégré de la classe. Les fonctions statiques, les fonctions de classe, les fonctions ordinaires, les variables globales et certains attributs intégrés de la classe sont placés dans la classe __dict__.
Lors de la sortie de la variable descripteur, la méthode __get__ dans le descripteur sera appelée. Lors de la définition de la variable descripteur, la méthode __set__ dans le descripteur sera appelée.
Les résultats de l'exemple ci-dessus sont les suivants :
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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La clé de l'utilisation de Python pour appeler WebAPI pour obtenir des données est de maîtriser les processus de base et les outils communs. 1. L'utilisation des demandes pour lancer des demandes HTTP est le moyen le plus direct. Utilisez la méthode GET pour obtenir la réponse et utilisez JSON () pour analyser les données; 2. Pour les API qui nécessitent une authentification, vous pouvez ajouter des jetons ou des clés via des en-têtes; 3. Vous devez vérifier le code d'état de réponse, il est recommandé d'utiliser Response.RAISE_FOR_STATUS () pour gérer automatiquement les exceptions; 4. Face à l'interface de pagination, vous pouvez demander différentes pages et ajouter des retards pour éviter les limitations de fréquence; 5. Lors du traitement des données JSON renvoyées, vous devez extraire des informations en fonction de la structure et les données complexes peuvent être converties en données

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

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Pour commencer avec Quantum Machine Learning (QML), l'outil préféré est Python et des bibliothèques telles que Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum ou Pytorchquantum doivent être installées; Familiarisez-vous ensuite avec le processus en exécutant des exemples, tels que l'utilisation de Pennylane pour construire un réseau neuronal quantique; Ensuite, implémentez le modèle en fonction des étapes de la préparation des ensembles de données, du codage des données, de la construction de circuits quantiques paramétriques, de la formation Classic Optimizer, etc.; Dans le combat réel, vous devez éviter de poursuivre des modèles complexes depuis le début, en faisant attention aux limitations matérielles, en adoptant des structures de modèles hybrides et en se référant continuellement aux derniers documents et documents officiels à suivre le développement.

L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

Pour collecter les données de comportement des utilisateurs, vous devez enregistrer la navigation, la recherche, l'achat et d'autres informations dans la base de données via PHP et les nettoyer et les analyser pour explorer les préférences d'intérêt; 2. La sélection des algorithmes de recommandation doit être déterminée sur la base des caractéristiques des données: en fonction du contenu, du filtrage collaboratif, des règles ou des recommandations mitigées; 3. Le filtrage collaboratif peut être mis en œuvre en PHP pour calculer la similitude du cosinus des utilisateurs, sélectionner K voisins les plus proches, les scores de prédiction pondérés et recommander des produits à haut score; 4. L'évaluation des performances utilise la précision, le rappel, la valeur F1 et le CTR, le taux de conversion et vérifier l'effet par le biais de tests A / B; 5. Les problèmes de démarrage à froid peuvent être atténués par des attributs de produits, des informations d'enregistrement des utilisateurs, des recommandations populaires et des évaluations d'experts; 6. Les méthodes d'optimisation des performances comprennent les résultats de recommandation en cache, le traitement asynchrone, l'informatique distribuée et l'optimisation des requêtes SQL, améliorant ainsi l'efficacité des recommandations et l'expérience utilisateur.

Dans Python, les points suivants doivent être notés lors de la fusion des chaînes à l'aide de la méthode join (): 1. Utilisez la méthode str.join (), la chaîne précédente est utilisée comme liaison lors de l'appel, et l'objet itérable dans les supports contient la chaîne à connecter; 2. Assurez-vous que les éléments de la liste sont tous des chaînes, et s'ils contiennent des types de cordes, ils doivent être convertis en premier; 3. Lors du traitement des listes imbriquées, vous devez aplatir la structure avant de vous connecter.

Pour maîtriser Python Web Crawlers, vous devez saisir trois étapes de base: 1. Utilisez les demandes pour lancer une demande, obtenir du contenu de la page Web via la méthode GET, faire attention à la définition d'en-têtes, gérer les exceptions et se conformer à robots.txt; 2. Utilisez BeautifulSoup ou XPath pour extraire les données. Le premier convient à l'analyse simple, tandis que le second est plus flexible et adapté aux structures complexes; 3. Utilisez du sélénium pour simuler les opérations du navigateur pour le contenu de chargement dynamique. Bien que la vitesse soit lente, elle peut faire face à des pages complexes. Vous pouvez également essayer de trouver une interface API de site Web pour améliorer l'efficacité.
