Sari la conținut

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

În afara temei aiqbench

În afara temei aiqbench

Această știre a fost preluată de la o sursă pe care o urmărim, dar nu ține de domeniul AI sau cuantic, așa că nu există o perspectivă aiqbench pentru ea.

Descriptors and Controlled Attributes in Python

Machine Learning Mastery7 min de cititArticolul și perspectiva sunt în engleză.

In this article, you will learn what Python descriptors are and how to use them to build three types of controlled attributes: validated, computed, and...

In this article, you will learn what Python descriptors are and how to use them to build three types of controlled attributes: validated, computed, and lazily loaded. How to build a validated attribute descriptor that enforces type and range constraints on class attributes. How to build a computed attribute descriptor that derives its value dynamically from another attribute. How to build a lazily loaded attribute descriptor that defers expensive computations until the attribute is first accessed. In Python, descriptors are a mechanism that governs what occurs when we access an object’s attribute, set it, or remove it. They are defined through a powerful protocol whereby a class implements special methods like __get__, __set__, and so on, to customize access to the attribute(s). Meanwhile, controlled attributes are properties…

Extras afișat conform termenilor RSS ai publicației · 127 cuvinte · textul integral și figurile sunt pe site-ul publicației

Subiecte conexe