装饰器

1、一个简单的引子

装饰器在执行test1()函数之前,先执行set_func()函数

def set_func(func):
    def call_func():
        print('___验证1___')
        print('___验证2___')
        func()
    return call_func

@set_func
def test1():
    print('___test____')

test1()

# 输出
___验证1___
___验证2___
___test____

2、装饰器的实现过程

def set_func(func):
    def call_func():
        print('___验证1___')
        print('___验证2___')
        func()
    return call_func

def test1():
    print('___test____')

ret = set_func(test1)  # func指向的是test1()函数
ret()

# 输出
___验证1___
___验证2___
___test____
def set_func(func):
    def call_func():
        print('___验证1___')
        print('___验证2___')
        func()
    return call_func

def test1():
    print('___test____')

test1 = set_func(test1)  # func指向的是test1()函数
test1()

# 输出
___验证1___
___验证2___
___test____
def set_func(func):
    def call_func():
        print('___验证1___')
        print('___验证2___')
        func()
    return call_func

@set_func   # 等价于test1 = set_func(test1)
def test1():
    print('___test____')
test1()

# 输出
___验证1___
___验证2___
___test____

3、利用装饰器计算函数运行时间

from time import time

def set_func(func):
    def call_func():
        print('*********start*******')
        start = time()
        func()
        stop = time()
        print('********stop********')
        print('time: ', stop - start)
    return call_func

@set_func
def test1():
    print('*******processing*********')
    for i in range(1000):
        pass
test1()


# 输出
*********start*******
*******processing*********
********stop********
time:  2.288818359375e-05

4、无返回值,有参数

def set_func(func):
    def call_func(x, y):
        print('-----!!!!!!-----')
        func(x, y)
    return call_func

@set_func
def test1(a, b):
    print('c = a + b: ', a + b)
test1(100, 90)

# 输出
-----!!!!!!-----
c = a + b:  190

5、不定长参数

def test(num, *args, **kwargs):
    print('------test-----', num)
    print('------test-----', args)
    print('------test-----', kwargs)

test(19)
test(19, 10)
test(19, 10, mm=23)

# 输出
------test----- 19
------test----- ()
------test----- {}
------test----- 19
------test----- (10,)
------test----- {}
------test----- 19
------test----- (10,)
------test----- {'mm': 23}
def set_func(func):
    def call_func(*args, **kwargs):
        print('-----!!!!!!-----')
        # func(args, kwargs) 不行,相当于传递两个参数一个元组,一个字典
        func(*args, **kwargs)  # 拆包
    return call_func


@set_func
def test(num, *args, **kwargs):
    print('------test-----', num)
    print('------test-----', args)
    print('------test-----', kwargs)

test(19)
test(19, 10)
test(19, 10, mm=23)

# 输出
-----!!!!!!-----
------test----- 19
------test----- ()
------test----- {}
-----!!!!!!-----
------test----- 19
------test----- (10,)
------test----- {}
-----!!!!!!-----
------test----- 19
------test----- (10,)
------test----- {'mm': 23}

6、返回值

def set_func(func):
    def call_func(*args, **kwargs):
        print('-----!!!!!!-----')
        return func(*args, **kwargs)
    return call_func


@set_func
def test(num, *args, **kwargs):
    print('------test-----', num)
    print('------test-----', args)
    print('------test-----', kwargs)
    return 'ok'
print(test(19))

# 输出
-----!!!!!!-----
------test----- 19
------test----- ()
------test----- {}
-----!!!!!!-----
------test----- 19
------test----- (10,)
------test----- {}
-----!!!!!!-----
------test----- 19
------test----- (10,)
------test----- {'mm': 23}

7、类装饰器

class Test:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
    
    def __call__(self):
        print('装饰器')
        return self.func()

@Test  # 相当于get_str = Test(get_str)
def get_str():
    return 'haha'

print(get_str())
        
# 输出
装饰器
haha
内容概要:本文介绍了一种利用遗传算法优化BP神经网络进行回归预测的方法,并提供了完整的MATLAB程序代码。主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理,如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数(如激活函数和学习率),并通过遗传算法找到最优解。实验结果显示,在某工业数据集上,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测精度显著提高,从原来的0.82提升到了0.91。此外,还提到了一些实用技巧,比如调整遗传代数、修改激活函数等方法进一步改进模型性能。 适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,特别是那些希望深入了解遗传算法与BP神经网络结合应用的人士。 使用场景及目标:适用于需要快速构建高效回归预测模型的场景,尤其是当传统BP神经网络无法达到预期效果时。通过本篇文章的学习,读者能够掌握一种有效的优化手段,从而提高模型的泛化能力和预测准确性。 其他说明:代码可以直接应用于新的数据集,只需确保数据格式符合要求(Excel格式)。对于想要深入探索或改进现有模型的人来说,还可以尝试更换不同的激活函数或其他调节方式来获得更好的表现。
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