Python 学习笔记-第14讲:面向对象-装饰器

本文介绍了Python装饰器的使用方法及技巧,包括语法糖、嵌套装饰器的应用,并概述了XML的三种主要解析方式:DOM、SAX和ElementTree。
一、装饰器

利用闭包封存上下文的特性可以巧妙地对现有函数进行包装,为现有函数增加功能,这就是装饰器。

1. 装饰器的语法糖:

在要包装的函数前添加@xxx。

例如:

@checkParams
def add(a, b):

    return a + b

等效于 checkParams(add)

2. 装饰器嵌套

可以为函数设置多个装饰器,形成嵌套结构。

@wrapper2
@wrapper1
def foo():
    print 'foo'

装饰器就像是一个俄罗斯套娃,把被装饰的方法当成最小的一个娃娃,封装在最内层,外面一层一层的嵌套装饰器。

嵌套装饰器的调用关系图如下:



装饰器优秀博客:
https://www.cnblogs.com/Eva-J/p/4977823.html



二 、XML 解析


Json 比 xml 结构更为简单


xml解析:
1.dom(文档对象模型) :把解析的xml整个加载到内存,组织成object树。
w3cDom dom4j
2.sax:事件驱动式解析,不会在内存中加载整个文档,只会根据自己编写的事件保存数据。
3.elementTree解析

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值