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【威尼斯人线上娱乐】python自带的多个装饰器,定义与用法详解

25 3月 , 2019  

说到装饰器,就不得不说python自带的四个装饰器:

剧情涵盖:

本文实例讲述了Python装饰器(decorator)定义与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

威尼斯人线上娱乐 ,普通,访问类和实例属性的时候,将赶回所蕴藏的有关值,约等于一贯和类(实例的)的__dict__交际。若果要规范这几个访问和设值形式的话,

壹 、@property  
将某函数,做为属性使用

  • 元类
  • python 对象和类的绑定以及类措施,静态方法
  • python 子类调用父类方法总计
  • python 方法分析顺序MCR-VQ
  • python定制类和魔法方法
  • 有关用法__slots__
  • @property使用
  • 修饰器

何以是装饰器(decorator)

一种方法是数据描述符,另一种正是python内置的数据描述符协议函数Property()。property是一种独特的值,访问它时会计算它的值。

 @property 修饰,便是将艺术,变成贰性格能来采纳。

0、元类

元类正是类的类,所凸显的极限思想正是全部皆对象。

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至于深层次,待使用到在总括。

大致来说,能够把装饰器掌握为一个封装函数的函数,它一般将盛传的函数也许是类做肯定的拍卖,再次回到修改以往的对象.所以,大家可以在不改动原函数的底子上,在进行原函数前后执行别的代码.相比常用的情形有日记插入,事务处理等.

本性的原型函数是property(getf=None,setf=None,delf=None,doc=None),函数的前八个参数分别对应描述符的__get__、__set__、__delete__方法。

class A():


    @property
    def pfunc(self):
        return self.value

    @pfunc.setter
    def pfunc(self,value):
        self.value = value

    @property
    def pfunc1(self):
        print('this is property')

if __name__=="__main__":

    A.pfunc = 9
    print A.pfunc
    A.pfunc1

一 、python 对象和类的绑定以及类方式,静态方法

一般说来我们要利用一个类中的方法时,都需求实例化该类,再开始展览调用,那类中
self 和 cls
有怎么着意思,能或不能够不开首化三个实例而直白调用类方法,对象方法和类措施,静态方法又有哪些关联。是本篇作品思考的标题。

类的调用有以下三种办法:

>>>class Test:
...    def func(self, message):
...        print message
...
>>>object1=Test()
>>>x=object1.func
>>>x('abc')
abc
>>>t=Test.func
>>>t(object1,'abc')
abc

但是对于 t=Test.func 来说,变量名 t 是关系到了类 Test 的func
方法的地点上,t是非绑定的,所以在调用t(object1, ‘abc’)
时,必须显式的将实例名与 self 关联,不然将会报出”TypeError: unbound
method func() must be called with Test instance as first argument (got
str instance instead)” 的错误。

【威尼斯人线上娱乐】python自带的多个装饰器,定义与用法详解。装饰器

class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self._name=name
    def getname(self):
        return self._name
    def setname(self,value):
        self._name=value
    def delname(self):
        del self._name
    name=property(getname,setname,delname)

 

参照学习

略知一二以下几点:
① 、类私下认可的艺术都以绑定对象的,而self参数也是指向该对象,没有实例化对象时,类中艺术调用会出错,也提到到python自动传递self参数。
贰 、若想不实例化而一直通过 类名.方法
来调用,要求钦点该情势绑定到类,如下,一要使用@classmethod
装饰器,二方法中首先个参数为cls,而不是self。

>>> class Foo(object):          
...     @classmethod                #定义类方法要点1
...     def foo(cls):               #定义类方法要点2
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

类也是目的,由此和底下的静态方法仍旧有不雷同。类中平素定义的性质如下,在类措施中也是能够一向利用的。

class pizza(object):
    radius = 42
    @classmethod
    def get_radius(cls):
        return cls.radius
print pizza.get_radius()

类格局对于开创工厂函数最有用,如下

class pizza(object):
    def __init__(self,ingre):
        self.ingre = ingre

    @classmethod
    def from_other(cls,fridge):
        return cls(fridge.juice()+fridge.cheese())  
    def get_ingre(self):
        return self.ingre

cls代表此类,cls()也是用来创造对象,和pizza(fridge.juice()+fridge.cheese())效果等同。待精通,工厂方法是怎么着?
叁 、若只想当成3个不以为奇函数,定义不包罗self和cls,则足以应用静态方法,如下:

>>> class Foo(object):
...     @staticmethod
...     def foo():
...             print 'call foo'
... 
>>> Foo.foo()
call foo
>>> Foo().foo()
call foo

作者:_Zhao_
链接:http://www.jianshu.com/p/4b871019ef96
來源:简书

最简单易行的函数,重返几个数的和

如此就能够对品质举行读取、设置和删除了:

② 、@classmethod
 修饰类的办法

二 、python 子类调用父类方法总括

参考来源

talk is weak,从程序开端:

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

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地点只是说Bellamy个常用的子类调用父类场景,即调用父类的起首化函数。
直接运行以上代码会出错,因为即使Student类继承了Person类,但是并从未调用父类的init()方法,因为子类中对init函数实行了重写,若没有重写会直接接轨父类的init函数自动运维。有以下二种格局:

参考
1、super方法

class Base:
    def __init__(self):
        print('Base.__init__')

class A(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(A,self).__init__()
        print('A.__init__')

class B(Base):
    def __init__(self):
        # super().__init__()
        super(B,self).__init__()
        print('B.__init__')

class C(A,B):
    def __init__(self):
        # super().__init__()  # Only one call to super() here  python3
        super(C,self).__init__()
        print('C.__init__')

运维结果

>>> c = C()
Base.__init__
B.__init__
A.__init__
C.__init__
>>>

② 、调用未绑定的父类构造方法

class Person(object):
    def __init__(self):
        self.name = "Tom"
    def getName(self):
        return self.name

class Student(Person):
    def __init__(self):
        Person.__init__(self)
        self.age = 12
    def getAge(self):
        return self.age

if __name__ == "__main__":
    stu = Student()
    print stu.getName()

作者:nummy
链接:http://www.jianshu.com/p/dfa189850651

非绑定方法不常常采纳,上述情景却选用的可比多(即子类覆盖父类的措施)。运行时髦未父类person的实例,需求出示地开始展览传递,但有Student的实例,能够用来开展代替。
那种办法叫做调用父类的未绑定的构造方法。在调用1个实例的主意时,该方法的self参数会被电动绑定到实例上(称为绑定方法)。但万一直接调用类的章程(比如Person.__init),那么就从未有过实例会被绑定。那样就足以随意的提供应和供给要的self参数,那种方法称为未绑定unbound方法。
由此将日前的实例作为self参数提必要未绑定方法,Student类就能利用其父类构造方法的富有落成,从而name变量被设置。

def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add(1, 2)
>>> f=Foo('hello')
>>> f.name
'hello'
>>> f.name='world'
>>> f.name
'world'
>>> del f.name
>>> f.name
AttributeError: 'Foo' object has no attribute '_name'

带修饰类方法:cls做为方法的首先个参数,隐式的将类做为对象,传递给艺术,调用时绝不实例化。

③ 、python 方法分析顺序

而是未来又有新的必要,计算求和操作耗费时间,很简短,求和前获得一下时日,求和后再拿走三遍,求差即可

python2.6新扩张了1个property装饰器,写起来更为的幽雅。

普通函数方法:self做为第二个参数,隐式的将类实例传递给艺术,调用方法时,类必须实例化。

参考

上述博文具有很强的参考意义,转述如下:
在类的多继承中,方法分析顺序M奇骏Q具有很关键的意思,比如对以下菱形继承,D的实例调用show方法,是调用A的照旧C的show。

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python解析顺序的规范化也是3个不止升华的进度,首要有以下三个阶段:

  • 2.2事先的经文类。经典类中多一而再方法分析采纳深度优先从左到右搜索,即D-B-A-C-A,也正是说经典类中只选择A的show方法。
  • 经典类对单层继承没有何样难点,可是对上述来说,大家分明更乐于使用C的show方法,因为他是对A的具体化,不过经典类比并不可能兑现,于是在2.第22中学引入新式类(继承自object),它依旧选取从左至右的深度优先遍历,不过假设遍历中冒出重复的类,只保留最后三个。并且在定义类时就计算出该类的
    MRO 并将其看做类的习性。由此最新类可以平昔通过 mro 属性获取类的
    MRO。
    举个例证:

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安分守纪深度遍历,其顺序为 [D, B, A, object, C, A,
object],重复类只保留最终贰个,因而成为 [D, B, C, A, object]

诸如此类看起来好像么有毛病,但是会有潜在的标题,比如破坏了单调性原则,由此在2.3中引入了
__ C3 算法__。

import datetime
def calc_add(a, b):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = a + b
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return result
calc_add(1, 2)
class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self._name=name
    @property
    def name(self):
        return self._name
    @name.setter
    def name(self,value):
        self._name=value
    @name.deleter
    def name(self):
        del self._name
class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y

    @classmethod
    def cfunc(cls,x,y):
        return x * y

if __name__=="__main__":
    print A().func(5,5)
    print A.cfunc(4,5)
C3 MRQ

大家把类 C 的线性化(MRO)记为 L[C] = [C1, C2,…,CN]。其中 C1 称为
L[C] 的头,别的成分 [C2,…,CN] 称为尾。假若三个类 C 继承自基类
B① 、B② 、……、BN,那么大家能够依照以下两步总计出 L[C]:
1、L[object] = [object]
2、L[C(B1…BN)] = [C] + merge(L[B1]…L[BN], [B1]…[BN])
此处的关键在于 merge,其输入是一组列表,依据如下格局出口二个列表:
自作者批评第一个列表的头成分(如 L[B1] 的头),记作 H。
若 H
未出现在别的列表的尾巴,则将其出口,并将其从有着列表中删去,然后再次来到步骤1;不然,取出下三个列表的尾部记作
H,继续该手续。
再一次上述手续,直至列表为空大概不可能再找出能够出口的因素。假使是前一种状态,则算法截至;假设是后一种意况,表明不可能创设继承关系,Python
会抛出非常。

举例:

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基于C3,总结进程为:

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现在呢,函数calc_diff(a, b),计算a-b,也想总结减法操作的时光差,很好办,把那段代码复制过去.可是只要我们前几日想编的是三个数学函数库,各类函数都想总计其实施耗费时间,总无法三个1个复制代码,想个更好的办法.

率先应用@property装饰器和有关方法将性能name设置为可读,前边的@name.setter和@name.deleter装饰器将其余艺术与name属性上的设置和

 

四 、python定制类和魔法方法

大家领略,在Python中等高校函授数也是被视为对象的,能够作为参数字传送递,那么一旦把计算耗费时间的单独为2个单独的函数calc_spend_time(),然后把供给总括耗费时间的函数例如calc_add的引用传递给它,在calc_spend_time中调用calc_add,那样全部的须求计算耗费时间的函数都不用修改本人的代码了.

除去操作相关联。实际的name值存款和储蓄在品质_name中。实际存款和储蓄属性的称呼无需听从任何约定,只必要与脾性名称不一样即可。

三 、@staticmethod
 修饰类的艺术

参考学习

形如__xxx__的变量或许函数名要专注,那么些在Python中是有12分用途。常见的正是__inint__()函数了,在对象成立后用来开头化,类似的还有__new()__
和__del__函数。用的不是广大,不做细节长远。

def calc_spend_time(func, *args, **kargs):
 start_time = datetime.datetime.now()
 result = func(*args, **kargs)
 end_tiem = datetime.datetime.now()
 print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_spend_time(calc_add, 1, 1)
# calc_spend_time(calc_add, a=1, b=2)

特点的运用服从统一访问规格。假设没有特色,将会以简要属性的花样拜访属性,而任何属性将以艺术的款式拜访。费劲去探听什么时候添加额外的()会带来不须求的模糊。

1)是把函数嵌入到类中的一种艺术,函数就属于类,同时申明函数不需求拜访那个类

__str__ 和 __rerp__
class yuan(object):
    def __init__(self):
        self.name = 'yuanqijie'
        self.age = 22
        self.ambition = 'yes'
    def __str__(self):
        return 'object name: %s'  % self.name

qijie = yuan()
print qijie

输出为:
object name: yuanqijie

若没有重写 __str__ 则输出为 <main.Student object at
0x109afb310>
但只顾到,若直接出口变量而不是用print在提醒符下照旧上述新闻,因为一向展现变量调用的不是str(),而是repr(),两者的分别是str()再次回到用户观望的字符串,而repr()再次来到程序开发者看到的字符串,也正是说,repr()是为调节和测试服务的。可以接近上述措施实行重写,作为理解即可。

看起来也没错,负责总括的函数不用更改,只需调用的时候作为参数字传送给总计时间差的函数.但正是那,调用的时候方式变了,不再是clac(1, 2),而是calc_spend_time(clac_add, 1,
2),万一calc_add大规模被调用,那么还得一处一处找,然后修改回复,依旧很麻烦.如若想不改动代码,就得使clac()calc_spend_time(clac)功效等同,那么能够在calc_spend_time()里把传播的clac包装一下,然后重返包装后的新的函数,再把重临的包装好的函数赋给clac,那么calc()的效力就和上例calc_spend_time(calc())效益一样.

实际上,方法自身是当做一类特色被隐式处理的。

 2)使用修饰服,修饰方法,不需求实例化

5、__slots__

当定义3个类时,能够动态的给该类绑定三本品质和办法,比如:

>>> class Student(object):
...     pass

>>> s = Student()
>>> s.name = 'Michael' # 动态给实例绑定一个属性
>>> print s.name
Michael

>>> def set_age(self, age): # 定义一个函数作为实例方法
...     self.age = age
...
>>> from types import MethodType
>>> s.set_age = MethodType(set_age, s, Student) # 给实例绑定一个方法
>>> s.set_age(25) # 调用实例方法
>>> s.age # 测试结果
25

只顾的是,下面是给叁个实例绑定的附和的办法,也正是说当在变化3个实例时,上述扩大的属性和办法就不起效率了。能够给class绑定方法:

>>> def set_score(self, score):
...     self.score = score
...
>>> Student.set_score = MethodType(set_score, None, Student)

只需将MethodType首个参数改为None就行。

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add = calc_spend_time(calc_add)
calc_add(1, 2)
class Foo(object):
    def __init__(self,name):
        self.name=name
    def spam(self,x):
        print '%s.%s'%(self.name,x)

 

__slots__ 用来界定属性
>>> class people(object):
...     __slots__ = ('age','name') # 用tuple定义允许绑定的属性名称
... 
>>> p = people()
>>> p.age = 20
>>> p.na = yuan
>>> p.na = 'yuan'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'people' object has no attribute 'na'
>>> p.name = 'yuan'
>>> 

语法糖

用户创立f=Foo(‘hello’)这样的实例然后访问f.spam时,不会回到原始函数对象spam,相反会获得绑定方法。绑定方法有个别类似于有个别总括的函数,

class A():
    def func(self,x,y):
        return x * y


    @staticmethod
    def sfunc(x,y):
        return x * y


if __name__=="__main__":

    print A.sfunc(6,5)

6、@property使用

参考
http://python.jobbole.com/80955/
由地点一节能够清楚,绑定属性时,能够无限制改动属性值,比如

s = Student()
s.score = 9999

广大时候都亟需对属性值实行判定,比如正负,大小范围等,一般的话就要求写3个函数举办逻辑检查,比如:

class Student(object):

    def get_score(self):
        return self._score

    def set_score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

如此就能担保能对传播的值实行逻辑约束,不过每一趟设置要求调用相应函数,比如s.set_score( 99 ),又显得不是很简单,能还是不可能像
s.score = 99同一简单又能展开逻辑检查呢。正是@property。
@property装饰器能够将一个method变为属性,能够像属性一样不难调用,如student.get_score
,若没有装饰器,则赶回的是函数地址。关于setter用法见下。

class Student(object):

    @property
    def score(self):
        return self._score

    @score.setter
    def score(self, value):
        if not isinstance(value, int):
            raise ValueError('score must be an integer!')
        if value < 0 or value > 100:
            raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
        self._score = value

@score.setter装饰器表示能够对该属性赋值,若没有则是二个只读的本性。

上边的事例便是装饰器的定义,包装函数的函数.事实上下面的例子还足以更简明

内部的self参数已经填入,但别的参数仍旧供给在动用()调用该函数时提供。这种绑定方法是由在后台执行的特点函数静静地成立的。使用@staticmethod和

 

7、修饰器

参照学习

import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(a, b):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(a, b)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a + b
calc_add(1, 2)

@classmethod定义静态方法和类形式时,实际上就钦点了使用差异的特征函数,以分裂的格局处理对那一个点子的拜访。

 

示例1:
class myDecorator(object):
    def __init__(self, fn):
        print "inside myDecorator.__init__()"
        self.fn = fn

    def __call__(self):
        self.fn()
        print "inside myDecorator.__call__()"


@myDecorator
def aFunction():
    print "inside aFunction()"

print "Finished decorating aFunction()"
aFunction()

运维上述输出为:

inside myDecorator.__init__()
Finished decorating aFunction()
inside aFunction()
inside myDecorator.__call__()

@calc_spend_time正是语法糖,它的实质就是:calc_add = calc_spend_time(calc_add)

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示例2:
def check_is_admin(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

class store(object):
    @check_is_admin
    def get_food(self,username,food):
        print food

s = store()
s.get_food(username='admin',food='noodles')
print s.get_food.__name__

上述程序定义了check_is_admin的装饰器,装饰器的机要意义是调用某些函数在此以前实施一类通用的操作,比如日志职分,上述是实践了权力检查。
函数棉被服装饰器修饰时,本质上函数变为
get_food = check_is_admin(get_food(self,username,food))
check_is_admin直接重回wrapper函数地址,因而get_food也是指向wrapper函数,故print s.get_food.__name__结果是
wrapper.
所以调用s.get_food(username='admin',food='noodles')也就是
wrapper(username='admin',food='noodles')。该函数最终必将要有return f(*args, **kwargs)
,那确定保证原来函数被执行并赶回结果。
因为装饰器使原函数指向了另三个函数(如上面包车型大巴wrapper),而原函数只是该函数的一局部,该方法真正对原函数举行了增加。但与此同时引入了其余的难题,原函数的性格和名字没有了,如上面s.get_food.__name__并不是get_food。functools提供了名为wraps的装饰器,会复制这个属性给装饰器函数,用法如下:

import functools
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if kwargs.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        #return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

只需额外添加两行代码。
值得说的是,**kwargs钦赐了字典格局传入数据,因而只匡助s.get_food(username=’admin’,food=’noodles’)而不协理s.get_food(‘admin’,’noodles’)。为了代码的通用性,考虑对其进展完善,使用inspect模块,最终为:

import functools
import inspect
def check_is_admin(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        func_args = inspect.getcallargs(f,*args,**kwargs)
        if func_args.get('username') != 'admin':
            raise Exception("error occur")
        print 'test'
        return f(*args, **kwargs)
    return wrapper

func_args会以字典格局记录对应的key和value。意味着装饰器不用检查参数是或不是是基于地方的参数仍然根本字参数,最后以相同的格式保存在重临字典中。

无参数的函数装饰器

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import datetime
def calc_spend_time(func):
 def new_func(*args, **kargs):
  start_time = datetime.datetime.now()
  result = func(*args, **kargs)
  end_tiem = datetime.datetime.now()
  print "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
 return new_func
@calc_spend_time
def calc_add(a, b):
 return a + b
@calc_spend_time
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)

不前进,不倒退,甘休的意况是尚未的.

注:

同台发展,与君共勉,

*args:把持有的参数按出现顺序打包成list
**kargs:把全部的key=value情势的参数打包成叁个dict

 

带参数的函数装饰器

尽管我们要求精通函数的有的附加新闻,例如函数小编,能够因而给装饰器函数增添参数来完结.

import datetime
def calc_spend_time(author):
 def first_deco(func):
  def new_func(*args, **kargs):
   start_time = datetime.datetime.now()
   result = func(*args, **kargs)
   end_tiem = datetime.datetime.now()
   print author, "result:", result, "used:", (end_tiem - start_time).microseconds, "μs"
  return new_func
 return first_deco
@calc_spend_time('author_1')
def calc_add(a, b):
 return a + b
@calc_spend_time('author_2')
def calc_diff(a, b):
 return a - b
calc_add(a=1, b=2)
calc_diff(1, 2)

Python内置装饰器

Python内置的装饰器有八个:staticmethodclassmethodproperty

staticmethod:把类中的方法定义为静态方法,使用staticmethod装饰的办法可以使用类或然类的实例对象来调用,不必要传入self

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
 @staticmethod
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 def speak(self, message):
  self.say(message)
Human.say(None)
human = Human()
human.speak('hi')

输出:

I say hello
I say hi

classmethod:把类中的方法定义为类措施,使用classmethod装饰的艺术能够使用类可能类的实例对象来调用,并将该class对象隐式的当作第③个参数字传送入

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self):
  super(Human, self).__init__()
  self.message = '111'
 def say(message):
  if not message:
   message = 'hello'
  print 'I say %s' % message
 @classmethod
 def speak(cls, message):
  if not message:
   message = 'hello'
  cls.say(message)
human = Human()
human.speak('hi')

输出同上例

property:把措施成为属性

class Human(object):
 """docstring for Human"""
 def __init__(self, value):
  super(Human, self).__init__()
  self._age = value
 @property
 def age(self):
  return self._age
human = Human(20)
print human.age

更加多关于Python相关内容可查阅本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python
Socket编制程序技巧总结》、《Python函数使用技术总计》、《Python字符串操作技能汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

企望本文所述对我们Python程序设计有所匡助。

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