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DAY 29 复习日：类的装饰器
1.类的装饰器
def class_decorator(cls):
def wrapper(*args, **kwargs):
instance = cls(*args, **kwargs)
instance.decorated_attribute = 'This attribute was added by the decorator.'
return instance
return wrapper
@class_decorator
class MyClass:
def __init__(self, name):
self.name = name
my_instance = MyClass('TestName')
print(f'Original name: {my_instance.name}')
print(f'Decorated attribute: {my_instance.decorated_attribute}')
Original name: TestName
Decorated attribute: This attribute was added by the decorator.
2.装饰器思想的进一步理解：外部修改、动态
def dynamic_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('Before calling the function (added dynamically)')
result = func(*args, **kwargs)
print('After calling the function (added dynamically)')
return result
return wrapper
def greet():
print('Hello from the original function!')
greet = dynamic_decorator(greet)
greet()
Before calling the function (added dynamically)
Hello from the original function!
After calling the function (added dynamically)
3.类方法的定义：内部定义和外部定义
class MyClassWithMethods:
def __init__(self, value):
self.value = value
def internal_method(self):
return f"Internal method called with value: {self.value}"
def external_method_definition(self):
return f"External method called with value: {self.value}"
MyClassWithMethods.external_method = external_method_definition
my_methods_instance = MyClassWithMethods(100)
print(my_methods_instance.internal_method())
print(my_methods_instance.external_method())
Internal method called with value: 100
External method called with value: 100
作业：复习类和函数的知识点，写下自己过去29天的学习心得，如对函数和类的理解，对python这门工具的理解等，未来再过几个专题部分我们即将开启深度学习部分。
函数就像是程序中的一个个独立且可重复使用的“积木”。它们封装了特定的操作或计算逻辑，让你能将复杂的任务分解成更小、更易于管理的部分。这种设计不仅大大提升了代码的复用性，避免了重复编写相同代码的麻烦，也使得你的程序结构更清晰、更有条理，就像搭建乐高模型一样，每一块积木都有它的位置和功能。通过函数，你只需关注它能做什么，而不必深入了解它内部的实现细节，这极大简化了编程的认知负担。
类就是对现实世界中事物的“蓝图”。它们将相关的数据（属性）和操作这些数据的方法（行为）紧密结合在一起，形成一个有机的整体。你可以把类看作是制造某种具体“东西”的模具，比如“汽车”这个类，它定义了所有汽车共有的特征（颜色、品牌）和能力（启动、加速）。通过这个蓝图，你可以创建出无数个独特的“对象”或“实例”，每个对象都拥有蓝图所定义的属性和行为，但具体的值可能不同。类是面向对象编程的核心，它让代码更贴近人类的思维方式，也为代码的继承和多态提供了基础，使得程序设计更灵活、更易于扩展。
Python以简洁的语法和极高的可读性著称，让你能用更少的代码完成更多的事情。Python“开箱即用”的哲学，配合其庞大且活跃的生态系统和第三方库，使得它几乎无所不能——无论是数据分析、Web开发、人工智能，还是自动化脚本，Python都能游刃有余。它降低了编程的门槛，让开发者能将更多精力放在解决问题本身，而非语言的复杂性上。总的来说，Python是一门强大、灵活且极具生产力的工具，无论你是编程新手还是资深开发者，它都能成为你高效完成任务的得力助手。