MyPython-->进阶篇-->@property

本文介绍Python中使用@property装饰器来封装类属性的方法,使属性既安全又易于访问。通过实例展示了如何实现可控的属性设置与获取,同时支持定义只读属性。

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为了防止直接把属性暴漏出去,我们通过set_score() get_score方法。但是调用略显复杂,有没有技能检查参数又可以用类似属性这样简单的方式来访问类的变量呢  @property

类似装饰器我们只需要在函数定义的签名加上@property

class Studentt():
    @property
    def score(self):
        return self._score
    @score.setter
    def score(self,value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('int ')
        if value<0 or value>100:
            raise ValueError('0->100')
        self._score = value
ic = Studentt()
ic.score = 20

@property的实现比较复杂,我们先考察如何使用,把一个getter方法变成属性,只需要加上@proprerty就可以了,此时@property又创建了一个装饰器@score.setter 负责把一个setter方法变成属性赋值,于是我们就拥有一个可控的属性操作

我们还可以定义只读属性,只定义getter方法,不定义setter方法就是一个只读属性

class Studenta():
    @property
    def birth(self):
        return self._birth
    @birth.setter
    def birth(self,birth):
        self._birth  = birth
    @property
    def age(self):
        return 2015-self._birth
sca = Studenta()
sca.birth = 1993
print(sca.age)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/notJoke/p/5871419.html

<think>好的,用户想知道如何用Python自动生成Vivado的Block Design工程。首先,我需要回忆一下Vivado的相关功能和工具。Vivado支持Tcl脚本来自动化流程,而Python可能需要通过调用Tcl命令来实现。记得之前有看到过Xilinx的文档中提到Vivado可以通过Tcl进行控制,但Python直接操作的资料可能不多。 接下来,用户可能已经知道Tcl脚本的方法,但想用Python来实现,可能是为了更方便地集成到现有的Python工作流中。这时候,我需要考虑如何将Python和Tcl结合起来。比如,在Python中生成Tcl脚本,然后通过subprocess模块调用Vivado执行这个脚本。这种方法虽然间接,但可行。 然后,要创建Block Design,通常的步骤包括创建工程、添加IP核、连接IP、配置地址等。这些步骤对应的Tcl命令需要被正确生成。例如,创建工程用create_project,创建BD用create_bd_design,添加IP用create_bd_cell等。用户可能需要一个Python脚本来自动生成这些Tcl命令,然后执行它们。 另外,用户可能对Vitis HLS生成的IP核集成到BD中感兴趣,所以需要包含导出IP和添加IP到BD的步骤。这涉及到在Vitis中生成.xo文件,然后在Vivado中添加为IP。这部分也需要对应的Tcl命令。 还要考虑是否需要处理路径和文件管理,比如工程目录的位置,IP库存放的位置等。Python脚本需要动态生成这些路径,并确保Vivado能够正确访问。 可能的问题是如何处理Vivado的版本兼容性,比如用户提到的Vitis 2024.2,可能需要对应的Vivado版本。需要提醒用户检查版本匹配,避免命令不兼容。 最后,用户可能需要示例代码来理解整个过程,所以提供一个简单的Python脚本示例,展示生成Tcl并调用的流程,会很有帮助。同时,应该建议用户参考Xilinx的官方文档,获取最新的Tcl命令和API信息。</think>在Vivado中通过Python自动化创建Block Design(BD)工程,核心方法是结合Tcl脚本与Python的调用机制。以下是具体实现步骤: ### 一、基本原理 Vivado所有GUI操作都对应底层Tcl命令[^3],Python可通过以下两种方式实现自动化: 1. **生成Tcl脚本**:用Python生成.tcl文件后调用Vivado执行 2. **进程调用**:通过`subprocess`模块直接执行Vivado Tcl命令 ### 二、具体实现步骤 #### 1. 创建Python-Tcl交互框架 ```python import subprocess def generate_tcl_script(): tcl_commands = """ create_project my_proj ./my_proj -part xc7z020clg400-1 create_bd_design "my_bd" update_compile_order -fileset sources_1 startgroup create_bd_cell -type ip -vlnv xilinx.com:ip:processing_system7:5.5 processing_system7_0 endgroup """ with open('build.tcl', 'w') as f: f.write(tcl_commands) def run_vivado(): subprocess.call("vivado -mode tcl -source build.tcl", shell=True) if __name__ == "__main__": generate_tcl_script() run_vivado() ``` #### 2. 关键Tcl命令对照表 | GUI操作 | Tcl命令 | |------------------|---------------------------------------------| | 创建BD设计 | `create_bd_design` | | 添加ZYNQ PS | `create_bd_cell -vlnv xilinx.com:ip:processing_system7:5.5` | | 自动连接 | `apply_bd_automation -rule xilinx.com:bd_rule:processing_system7` | | 生成Wrapper | `make_wrapper -files [get_files *.bd] -top` | #### 3. 完整流程示例(含HLS IP集成) ```python tcl_template = """ # 工程创建 create_project my_hls_proj ./my_hls_proj -part xc7z020clg400-1 # 添加HLS生成的IP set_property ip_repo_paths {{./hls_ip}} [current_project] update_ip_catalog # 创建BD设计 create_bd_design "system" create_bd_cell -type ip -vlnv xilinx.com:hls:my_hls_ip:1.0 my_hls_ip_0 # 连接时钟和复位 apply_bd_automation -rule xilinx.com:bd_rule:clkrst -config {{Clk /proc_sys_reset/clk_out1 }} [get_bd_pins my_hls_ip_0/ap_clk] # 生成硬件平台 make_wrapper -files [get_files *.bd] -top generate_target all [get_files *.bd] ``` ### 三、进阶开发技巧 1. **模块化设计**:将BD创建过程分解为多个Tcl脚本,通过Python动态组合[^3] 2. **IP核管理**:使用`update_ip_catalog`命令动态加载自定义IP库 3. **版本控制**:在Python脚本中集成Git操作,实现工程版本管理 4. **错误处理**:添加Tcl命令执行状态检查: ```tcl if { [catch {create_bd_cell ...} res] } { puts "Error: $res" exit 1 } ``` ### 四、官方资源参考 1. Vivado Tcl命令手册:`UG835` -> 包含所有可编程逻辑器件的Tcl命令 2. IP集成器文档:`UG994` -> 详细说明BD设计规范 3. HLS IP导出指南:`UG1393` -> 如何将HLS输出集成到BD中[^2]
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