Python 中的 @ 符号是如何工作的!

Python 修饰符 @ 的用法汇总 为已经存在的函数A,添加新的功能B 文章目录一、Python 修饰符 @1.1 例子:为函数 Fun_A 添加 Fun_B 的新功能1.2 复杂一点的例子:嵌套1.3 更复杂的例子:带有参数1.4 再复杂一点的例子:返回一个函数二、functools 模块中修改函数属性的方法 @wraps2.1 保留新功能的函数名2.2 新增功能带有多个参数2.3 修饰符带有参数 一、Python 修饰符 @ 1.1 例子:为函数 Fun_A 添加 Fun_B 的新功能 def Func_A(f): f() # 在 阅读详情

写在前面

Python 中的 @ 符号是一个非常强大而又灵活的功能,它代表一个叫做"装饰器"的"语法糖"。在本文中,我们将一步步地了解它的工作原理,并通过示例代码加深理解。

基本概念

在 Python 中,@ 符号通常用于函数定义之前,它被称为"装饰器"。一个最简单的例子如下:

@print  
def say_hello():  
    print("Hello, world!")  
  
say_hello()  

当我们运行这段代码时,输出将是:

<function say_hello at 0x7f6a1c0c8940>  

这是怎么回事?原来,@print 其实是将 say_hello 函数"装饰"或"包装"了一层 print 函数。换句话说,say_hello = print(say_hello) 被隐式地执行了。

工作原理

现在让我们更深入地探讨一下装饰器的内部机制。装饰器的工作原理可以概括为以下几个步骤:

  1. 定义装饰器函数

  2. 将装饰器应用于目标函数

  3. 在运行时替换目标函数

让我们通过一个例子来演示这个过程:

def uppercase(func):  
    def wrapper(*args, **kwargs):  
        result = func(*args, **kwargs)  
        return result.upper()  
    return wrapper  
  
@uppercase  
def say_hello(name):  
    return f"hello, {name}"  
  
print(say_hello("Alice"))  # HELLO, ALICE  

  1. 定义装饰器函数 uppercase。这个函数接受一个函数 func 作为参数,并返回一个新的函数 wrapper。

  2. 使用 @uppercase 语法将 uppercase 装饰器应用于 say_hello 函数。这实际上是将 say_hello 函数传递给 uppercase 函数,并将返回值重新赋值给 say_hello。

  3. 当我们调用 say_hello("Alice") 时,实际上调用的是 wrapper 函数,而不是原始的 say_hello 函数。wrapper 函数会调用原始的 say_hello 函数,并对其返回值进行大写转换。

通过这个过程,我们成功地在不改变 say_hello 函数本身的情况下,扩展了它的功能。这就是装饰器的核心机制。

带参数的装饰器

有时,我们可能需要为装饰器添加参数。这可以通过嵌套装饰器来实现:

def repeat(n):  
    def decorator(func):  
        def wrapper(*args, **kwargs):  
            result = func(*args, **kwargs)  
            return result * n  
        return wrapper  
    return decorator  
  
@repeat(3)  
def say_hello(name):  
    return f"hello, {name}"  
  
print(say_hello("Alice"))  # hello, Alice hello, Alice hello, Alice  

在这个例子中,repeat 函数是一个"装饰器工厂",它返回一个装饰器函数 decorator。decorator 函数接受原始函数 func 作为参数,并返回一个新的 wrapper 函数。wrapper 函数在内部调用 func,并将其返回值重复 n 次。

通过 @repeat(3) 语法,我们将 say_hello 函数"装饰"到了 repeat(3) 中,从而使得 say_hello 函数的返回值被重复 3 次。

总结

在本节中,我们深入探讨了 Python 中 @ 符号的内部原理和机制。我们了解到,@ 符号只是一种语法糖,实际上会被转换为普通的函数调用和赋值操作。我们还介绍了定义装饰器函数、将装饰器应用于目标函数,以及在运行时替换目标函数的过程。通过这些知识,相信您已经对 Python 中的 @ 符号有了更深入的理解。

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Python 中的 @ 符号是如何工作的,装饰器在实际项目中的巧妙应用 掌握装饰器意味着打开了Python编程的一个新世界。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

chatgpt赋能python:Python中的@符号

本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT,应该选择拥抱而不是抗拒,未来属于“会用”AI的人。🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡专注于AI+职场+办公方向。下图是课程的整体大纲下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具。

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python中@用法详解

在python3.5以后的@符号有两种含义:①表示修饰符,②表示矩阵乘法(不常用)。@是一个装饰器,针对函数,起调用传参的作用。 有修饰和被修饰的区别,‘@function’作为一个装饰器,用来修饰紧跟着的函数(可以是另一个装饰器,也可以是函数定义)。虽然表示矩阵乘法不常用,但是也是很好的一个方法。 结果1 分析1@funA 修饰函数定义def funC(),将funC()赋值给funA()的形参。 执行的时候由上而下,先定义funA、funB,然后运行funA(funC())。 此时desA=funC()

程序员,他们想的是什么?他们想的永远都是技术,他们崇尚的也永远都是技术。 9591

chatgpt赋能python:Python中@符号的应用

在这个例子中,timing_decorator 函数是一个装饰器,它定义了一个叫做 wrapper 的嵌套函数。wrapper 函数接受任意数量的位置和关键字参数,并在执行原始函数前后计算函数执行时间。然后,装饰器函数返回这个 wrapper 函数,该函数接受同样数量的参数,并把它们传递给原始函数,同时记录函数的执行时间,并将结果返回。当一个装饰器函数被应用到一个函数上时,它传递该函数作为参数,并返回一个新函数,该新函数的行为是被装饰的原始函数和该装饰器函数组合在一起的结果。

tutan123321的博客 145

这段代码太难啦,@符号在Python中都有哪些作用?

简单说@符号的作用有两个:装饰器和矩阵相乘。 装饰器 装饰器肯定是它常见的用法。这里给一个例子。这个看似简单的例子,其实知识点挺多的。如果你能轻松看明白,应该可以击败90%的Python学习者。 class Pizza(object): def __init__(self): self.toppings = [] def __call__(self, topping): # 在方法定义前使用'@pizza实例'时,那个方法会被作为参数传给本方法

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python_@符号

1.@符号会将后一个函数func2作为参数传给上一个函数func1,并且函数func2会被改变 例: def func0(): print '执行func0函数' def func1(func2): print "执行func1函数" # 调用函数func2() s = func2() print 's=%s' % s return s

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