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.
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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,

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.

Definieren Sie zun?chst ein ContactForm -Formular mit Namen, Mailbox und Nachrichtenfeldern. 2. In der Ansicht wird die Einreichung von Formular durch die Beurteilung der Postanfrage bearbeitet, und nach der überprüfung wird Cleaned_data erhalten und die Antwort wird zurückgegeben, sonst wird das leere Formular gerendert. 3. In der Vorlage verwenden Sie {{{form.as_p}}, um das Feld zu rendern und {%csrf_token%} hinzuzufügen, um CSRF -Angriffe zu verhindern; 4. Konfigurieren Sie die URL -Routing auf Punkt / Kontakt / an die Ansicht contact_view; Verwenden Sie Modelform, um das Modell direkt zu verknüpfen, um die Datenspeicherung zu erreichen. DjangoForms implementiert eine integrierte Verarbeitung von Datenüberprüfung, HTML -Rendering und Fehleraufforderungen, die für die schnelle Entwicklung sicherer Formfunktionen geeignet sind.

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