__Call__ est une méthode spéciale de Python qui permet aux instances de classes d'être appelées comme des fonctions. 1. Il définit la méthode __Call__ dans la classe pour faire que l'instance a un comportement fonctionnel; 2. Les principales utilisations incluent l'état et le comportement d'encapsulation, de réaliser le décorateur ou le mode d'usine et le remplacement des fermetures; 3. Faites attention à sa méthode de transmission des paramètres lorsque vous l'utilisez et évitez la sur-conception; 4. Les scénarios d'application courants incluent des mécanismes de rappel, des processeurs de données avec état, des décorateurs personnalisés, etc. Par exemple, les compteurs, les additionnels et les classes de décorateurs avec des capacités de journalisation peuvent être facilement implémentées à l'aide de __Call__.
Dans Python, la méthode __call__
est une méthode spéciale qui nous permet de ?appeler? un objet comme une fonction. En d'autres termes, lorsque vous implémentez la méthode __call__
pour une classe, les instances de cette classe peuvent être appelées comme des fonctions.

Quelle est la méthode __call__
?
En termes simples, __call__
est un moyen de faire en sorte que les objets aient un comportement fonctionnel.
Habituellement, nous écrivons ceci lorsque nous appelons une fonction: func()
.
Et si une classe définit la méthode __call__
, son instance peut également être appelée de cette manière: instance()
.

Par exemple:
Classe Greeter: Def __All __ (Self): imprimer ("bonjour!") g = greeter () g () # sortie "Bonjour!"
Ici, g()
ressemble à un appel de fonction, mais il appelle en fait la méthode __call__
définie dans Greeter
derrière.

Pourquoi utilisez-vous __call__
?
Vous pourriez demander: pourquoi avez-vous besoin de passer un appel d'objet comme une fonction? Quels sont les avantages?
Les utilisations principales incluent:
- Encapsulation de l'état et du comportement : si vous voulez qu'une "fonction" se souvienne d'un état, il sera plus approprié d'utiliser des classes, et
__call__
peut rester simple dans l'appel. - Mise en ?uvre du décorateur ou du mode d'usine : certains usages avancés (tels que les décorateurs personnalisés) utiliseront
__call__
. - Fermeture alternative : parfois, vous souhaitez retourner un objet appelable et en même temps, vous souhaitez enregistrer un état interne. Pour le moment, vous pouvez utiliser une classe avec
__call__
.
Par exemple: Supposons que vous souhaitiez enregistrer combien de fois une fonction a été appelée.
compteur de classe: def __init __ (soi): self.count = 0 Def __All __ (Self): self.Count = 1 print (f "appelé {self.Count} fois") compteur = compteur () Counter () # appelé 1 fois Counter () # appelé 2 fois
Cette fonction est difficile à mettre en ?uvre avec des fonctions ordinaires, mais il est naturel d'utiliser __call__
.
Comment utiliser __call__
correctement?
Il existe plusieurs précautions courantes lors de l'utilisation __call__
:
- C'est juste une méthode normale qui peut accepter des paramètres arbitraires (comme les fonctions)
- Si vous n'avez pas besoin de sauvegarder l'état, vous n'aurez peut-être pas besoin de l'utiliser. écrivez simplement une fonction pour le rendre plus clair
- Veillez à ne pas trop de conception lorsque vous l'utilisez, à moins que la combinaison d'appels d'état ne soit vraiment requise
Vous pouvez définir un __call__
avec des paramètres comme celui-ci:
Adder de classe: def __ call __ (self, a, b): retour AB add = adder () imprimer (ajouter (3, 4)) # sortie 7
Quels scénarios conviennent à une utilisation avec __call__
?
Plusieurs scénarios d'application pratiques courants:
- Implémentez "objet appelable" pour le mécanisme de rappel
- Créer une logique de traitement avec état, telles que les processeurs de données, les convertisseurs, etc.
- Classe de décorateurs personnalisés (bien qu'il ne soit pas couramment utilisé, il sera vu dans certains frameworks)
Pour donner un exemple légèrement plus complexe: utilisez __call__
pour implémenter une classe de décorateur simple
Enregistreur de classe: def __init __ (self, nom): self.name = nom def __ call __ (self, func): def wrapper (* args, ** kwargs): print (f "{self.name} appelle {func .__ name__}") retourner func (* args, ** kwargs) Wrapper de retour @Logger ("débogage") def says_hello (): imprimer ("bonjour") Say_hello () #Sortir: # Debug appelle Say_hello # Bonjour
Cet exemple montre comment combiner le décorateur avec __call__
, ce qui est très flexible.
Dans l'ensemble, __call__
est une petite astuce pour rendre votre classe plus flexible. Ce n'est pas un incontournable, mais il est très pratique dans certains scénarios où des "appels de comportement d'état" sont nécessaires.
Fondamentalement, c'est tout.
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.

Oui, vous pouvez analyser les tables HTML à l'aide de Python et Pandas. Tout d'abord, utilisez la fonction pandas.read_html () pour extraire la table, ce qui peut analyser les éléments HTML dans une page Web ou une cha?ne dans une liste de dataframe; Ensuite, si la table n'a pas de titre de colonne claire, il peut être corrigé en spécifiant les paramètres d'en-tête ou en définissant manuellement l'attribut .Columns; Pour les pages complexes, vous pouvez combiner la bibliothèque de requêtes pour obtenir du contenu HTML ou utiliser BeautifulSoup pour localiser des tables spécifiques; Faites attention à des pièges communs tels que le rendu JavaScript, les problèmes de codage et la reconnaissance multi-table.

La fa?on d'accéder aux objets JSON imbriqués dans Python est de clarifier d'abord la structure, puis d'indexer la couche par couche. Tout d'abord, confirmez la relation hiérarchique de JSON, comme un dictionnaire ou une liste imbriquée du dictionnaire; Utilisez ensuite les clés du dictionnaire et la liste d'index pour accéder à la couche par couche, telles que les données "détails" ["zip"] pour obtenir le codage zip, les données "Détails" [0] pour obtenir le premier passe-temps; Pour éviter KeyError et IndexError, la valeur par défaut peut être définie par la méthode .get (), ou la fonction d'encapsulation Safe_get peut être utilisée pour obtenir un accès sécurisé; Pour des structures complexes, recherchez ou utilisez des bibliothèques tierces telles que JMESPath pour gérer.
