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知识图谱_陈屹_小象学院_win下搭建tensorflow的gpu版本_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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name return object.__getattribute__(self, attr) # Avoid looping here 这个例子与我们为属性和描述符编写的代码相同,但是它有点人为的痕迹,并且它没有 真正地强调这些工具的应用。由于它们是通用的,所以__getattr__和__getattribute__ 可能在基于委托的代码中更为常用(正如前面所介绍的),在那里属性访问验证并指向 一个嵌入的对象。在只有单个的属性要管理的情况下,特性和描述符可能会做得更好。 计算属性 正如前面所述,我们前面的示例除了跟踪属性获取没有做任何事情。当获取属性并计算 属性值时,它没有做太多额外工作。与介绍特性和描述符时的情况相同,下面的代码创 建了一个虚拟的属性X,当获取的时候自动计算它: class AttrSquare: def __init__(self, start): self.value = start def __getattr__(self, attr): if attr == 'X': return self.value ** 2 else: raise A
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