cart-icon Товаров: 0 Сумма: 0 руб.
г. Нижний Тагил
ул. Карла Маркса, 44
8 (902) 500-55-04

Видеоурок 9 класс свойства функций: Урок 3. свойства функций — Алгебра — 9 класс

Содержание

Свойства функций

На прошлом уроке мы с вами изучили понятие функция. Изучили её график и научились находить область определения и область значений функции.

Свойства функций:

·        нули функции;

·        промежутки знакопостоянства функции;

·        промежутки монотонности функции.

Нули функции

Определение:

Нулями функции называют такие значения аргумента, при которых функция равна нулю.

В данном случае функция задана графически и мы определили нули функции по графику. Так же нули функции можно находить по формуле, с помощью которой задана функция.

Решив уравнение, мы найдём те значения х, при которых функция равна нулю.

Стоит обратить внимание на то, что не каждая функция имеет нули.

График не пересекает ось икс ни в одной точке.

Промежутки знакопостоянства функции

Определение:

Промежутки знакопостоянства функции — это такие промежутки из области определения, на которых данная функция принимает значения только одного знака, либо положительные, либо отрицательные.

Функция принимает положительные значения:

И отрицательные значения:

Запишите промежутки знакопостоянства функции:

Положительные и отрицательные значения функции:

Промежутки монотонности функции

Определение:

Функция называется возрастающей в некотором промежутке, если большему значению аргумента из этого промежутка соответствует большее значение функции.

Определение:

Функция называется убывающей в некотором промежутке, если большему значению аргумента из этого промежутка соответствует меньшее значение функции.

Определение:

Промежутками монотонности называют такие промежутки из области определения, на которых функция либо возрастает, либо убывает.

Опишем свойства функции:

Графиком является прямая, поэтому для построения достаточно двух точек:

Найдём значения функции:

Областью определения и областью значений будет множество всех действительных чисел. Ведь х и у могут быть любыми числами.

Найдём нули функции:

Запишем промежутки знакопостоянства:

Запишем промежутки монотонности:

Открытый урок в 9 классе по теме: «Свойства функций. Применение функции к решению физических задач».

Комментарий пояснение.

методическая разработка урока с использованием ИКТ Учебный предмет алгебра Тема урока Линейная функция 7 класс Муниципальное общеобразовательное учреждение средняя общеобразовательная школа 10 г. Сочи

Подробнее

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

2 ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Рабочая программа по алгебре составлена на основании следующи нормативно-правовы документов: Федерального компонента государственного стандарта основного общего образования по математике,

Подробнее

Рабочая программа Алгебра

Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение Средняя общеобразовательная школа 54 Орджоникидзевского района городского округа город Уфа Республики Башкортостан РАССМОТРЕНО на заседании МО Протокол

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Основой для рабочей программы по алгебре на 05-06 учебный год в 8а классе МКОУ ГСОШ является авторская программа А.Г. Мордковича для общеобразовательных учреждений (Программы. Математика.

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Рабочая программа составлена на основе: — Федерального компонента государственного образовательного стандарта основного общего образования по математике утвержденного приказом Минобразования

Подробнее

Конспект урока, 7 класс.

Конспект урока алгебры в 7 классе. Взаимное расположение графиков линейных функций Автор: Дмитриева Наталья Анатольевна, Московская область, город Подольск, МОУ «Лицей 26». Описание материала: Предлагаю

Подробнее

Тема урока проведения

Календарно — тематическое планирование по алгебре на 2016-2017 учебный год 9 класс Раздел 1.Повторение 2.Рациональные неравенства и их системы. Номер урока Тема урока Даты проведения Оборудование план

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Рабочая программа по алгебре для 8 класса составлена на основе Федерального компонента государственного стандарта общего образования, в соответствии с Примерными программами основного

Подробнее

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Цели обучения. Школьное математическое образование ставит следующие цели обучения: овладение конкретными математическими знаниями, необходимыми для применения в практической деятельности,

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по алгебре 9 класс

Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение «Школа 120» «Рассмотрено» на заседании школьного методического объединения Председатель: Прохоренко Н. Н. Протокол 1 30.08.2017 «Согласовано» заместитель

Подробнее

Рабочая программа АЛГЕБРА. 7 класс

Муниципальное бюджетное общеобразовательное учреждение средняя школа 1 р.п. Тумботино «Рассмотрено» «Согласовано» «Утверждаю» Руководитель ШМО учителей Заместитель директора Директор МБОУ СШ 1 математики,

Подробнее

Конспект урока по теме:

Муниципальное общеобразовательное бюджетное учреждение «Лицей 5» Конспект урока по теме: «Функции y = x 1 и y = x 2» Учитель: Сагарда И.В. г. Оренбург 2016 г. Аннотация к уроку Данный урок разработан в

Подробнее

Тема урока: Плотность

Тема урока: Плотность Тема урока: Плотность Цель урока: познакомить с новой физической величиной плотность вещества. План: 1. Организационный этап 2 мин 2. Актуализация опорных знаний и умений 3 мин 3.

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Общая характеристика учебного предмета Рабочая программа по алгебре составлена на основании следующих нормативно-правовых документов: Федерального компонента государственного стандарта

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Рабочая программа по алгебре 9 класса составлена на основе примерной программы министерства образования Российской Федерации с учетом федерального компонента государственного стандарта

Подробнее

МУНИЦИПАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ ГОРОД КРАСНОДАР

МУНИЦИПАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ ГОРОД КРАСНОДАР МУНИЦИПАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ГОРОД КРАСНОДАР ЛИЦЕЙ 48 ИМЕНИ АЛЕКСАНДРА ВАСИЛЬЕВИЧА СУВОРОВА УТВЕРЖДЕНО Решение

Подробнее

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Роль математической подготовки в общем образовании современного человека ставит следующие цели обучения математике в школе: овладение конкретными математическими знаниями, необходимыми

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по алгебре

«Утверждаю» «Согласовано» Зам./» 2015г. Руководитель МО —- Класс 7а, 7г Учитель Мищенко Татьяна Витальевна

Подробнее

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Рабочая программа учебного курса составлена на основе: — Федерального компонента Государственного стандарта основного общего образования по математике (утверждён приказом Министерства

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Рабочая программа составлена на основе «Программы. Математика. 5 6 классы. Алгебра. 7 9 классы. Алгебра и начала математического анализа. 10 11 классы/авт.-сост. И.И.Зубарева, А.Г.Мордкович.

Подробнее

Рабочая программа по алгебре 7 класс

ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ ГОРОДА МОСКВЫ Государственное бюджетное общеобразовательное учреждение города Москвы «Школа 830» 125362, г. Москва, ул. Большая Набережная, д.23, тел./факс: 8-495-491-13-45 ИНН/КПП

Подробнее

Задачи обучения алгебры в 7 классе:

Пояснительная записка Рабочая программа по алгебре составлена на основании следующих нормативно-правовых документов: Федерального государственного образовательного стандарта; закона Российской Федерации

Подробнее

Аннотация к программе по алгебре 8 класс

Аннотация к программе по алгебре 8 класс Рабочая программа учебного курса «Алгебра» для 8 класса составлена на основе следующих документов: Закон РФ «Об образовании в Российской Федерации» от 21.12.2012

Подробнее

Пояснительная записка.

Пояснительная записка. Данная рабочая программа разработана в соответствии с законом «Об образовании в Российской Федерации» от 29.12.12г. 273-ФЗ; федеральным базисным учебным планом и примерными учебными

Подробнее

Пояснительная записка

Пояснительная записка Рабочая программа по алгебре для обучающихся 8 класса составлена на основе федерального компонента государственного образовательного стандарта основного общего образования, программы

Подробнее

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Данная рабочая программа по алгебре ориентирована на учащихся 8 классов и реализуется на основе следующих документов:. Федеральный компонент государственного стандарта основного общего

Подробнее

Свойства функции, для 9 класса по алгебре

Дата публикации: .

Ребята, мы продолжаем изучать числовые функции. Сегодня мы остановимся на такой теме, как свойства функции. Функции обладают многими свойствами. Вспомните, какие свойства мы с вами совсем недавно изучили. Правильно, область определения и область значений, они являются одними из ключевых свойств. Никогда не забывайте про них и помните, что функция всегда обладает этими свойствами.

В этом разделе, мы с вами определим некоторые свойства функций. Порядок, в котором мы будем их определять, рекомендую соблюдать и при решении задач.


Возрастание и убывание функции

Первое свойство, которое мы определим, это возрастание и убывание функции.

Функция называется возрастающей на множестве Х⊂D(f), если для любых х1 и х2, таких, что х1 < x2 — выполняется неравенство f(x1) < f(x2). То есть большему значению аргумента, соответствует большее значение функции.
Функция называется убывающей на множестве Х⊂D(f), если для любых х1 и х2, таких, что х1 < x2 — выполняется неравенство f(x1)>f(x2). То есть большему значению аргумента, соответствует меньшее значение функции.

Понятия «возрастание» и «убывание» функции очень легко понять, если внимательно посмотреть на графики функции. Для возрастающей функции: мы как бы поднимаемся в горку, для убывающей соответственно — спускаемся. Общий вид возрастающих и убывающих функции представлен на графиках ниже.


Возрастание и убывание функции в общем случае называется монотонностью. То есть, наша задача -это найти промежутки убывания и возрастания функции. В общем случае это формулируется так: найти промежутки монотонности или исследовать функцию на монотонность.

Пример

Исследовать на монотонность функцию $y=3x+2$.
Решение: Проверим функцию для любых х1 и х2 и пусть х1 < x2.
$f(x1)=3×1+2$
$f(x2)=3×2+2$
Поскольку, х1< x2, то f(x1) < f(x2), т. е. большему значению аргумента, соответствует большее значение функции.

Ограниченность функции

Функцию $y=f(x)$ называют ограниченной снизу на множестве Х⊂D(f), если существует такое число а, что для любых хϵХ выполняется неравенство f(x) < a.2}≤4$, но это значит ограниченность сверху.
Ответ: наша функция ограниченна двумя прямыми $у=0$ и $у=4$.

Наибольшее и наименьшее значение

Наименьшим значение функции y= f(x) на множестве Х⊂D(f), называется некоторое число m, такое, что:
a) Существует некоторое х0, что $f(x0)=m$.
б) Для любого хϵХ, выполняется $f(x)≥f(x0)$.

Наибольшим значение функции y=f(x) на множестве Х⊂D(f), называется некоторое число m, такое что:
a) Существует некоторое х0, что $f(x0)=m$.
б) Для любого хϵХ, выполняется $f(x)≤f(x0)$.

Наибольшее и наименьшее значение принято обозначать yнаиб. и yнаим..

Понятия ограниченности и наибольшего с наименьшим значением функции тесно связаны. Выполняются следующие утверждения:
а) Если существует наименьшее значение у функции, то она ограничена снизу.
б) Если существует наибольшее значение у функции, то она ограничена сверху.
в) Если функция не ограничена сверху, то наибольшего значения не существует.2+16x≥0$. Найдем корни квадратного трехчлена $(2х+1)(2х-9)≥0$. При $х=-0,5$ и $х=4,5$ функция обращается в ноль, во всех остальных точках она больше нуля. Тогда, по определению, наименьшее значению функции равно нулю.
Ответ: yнаиб.=5 и yнаим.=0.

Ребята мы с вами еще изучали понятия выпуклости функции. При решении некоторых задач, нам это свойство может понадобиться. Это свойство, также легко определяется с помощью графиков.

Функция выпукла вниз, если любые две точки графика исходной функции соединить, и график функции окажется ниже линии соединения точек.

Функция выпукла вверх, если любые две точки графика исходной функции соединить, и график функции окажется выше линии соединения точек.

Функция непрерывна, если график нашей функции не имеет разрывов, например, как график функции выше.

Если требуются найти свойства функции, то последовательность поиска свойств такова:
а) Область определения.
б) Монотонность.2$,
в) $y=\frac{4}{x}$.

Урок по теме «Функции и их свойства», ФГОС

Этап

Деятельность учителя

Деятельность учащихся

УУД

Самоопределение к деятельности. Организационный

    момент

    Включение в деловой режим

    Подготовка класса к работе

    Личностные: самоопределение;

    регулятивные: целеполагание;

    коммуникативные: планирование сотрудничества с учителем и сверстниками

    Актуализация знаний и фиксация затруднения в деятельности

      Постройте функции при помощи программы GraphMaster

      Функция задана формулой: y= 2*x +3; найти область определения,

      y= 4/ x ; найти область определения функции.

      r2= x2 +y2; найти область определения выражения.

         

        Устанавливают логические отношения между данными и искомыми величинами.

        Вспоминают и называют правильный ответ.

        Выдвигаются версии о том, что возможно, это не функция. Фиксируется затруднение в деятельности.

        Предметные: установление логических связей между данными и искомыми величинами,

        Познавательные: анализ чертежей с целью выявления существенных признаков ,

        контроль и оценка деятельности.

        Коммуникативные: умение с достаточной полнотой и точностью выражать свои мысли, опираясь на определения и знание материала.

        Постановка учебной задачи

          Создаёт проблемную ситуацию: Раздаёт раздаточный материал с изображением графиков. Просит проанализировать рисунки и найти на них изображение графиков функций.

          Перед учащимися возникает проблема выбора

          Ррегулятивные: целеполагание.

          Познавательные: самостоятельное выделение и формулирование проблемы.

          Построение проекта выхода из затруднения

            Организация учащихся по исследованию проблемной ситуации в виде поисковой беседы:

            1. Рассмотрите чертежи и определите зависимость переменных x и y на них.

              Найдите графики знакомых функций

            1. Какой вывод можно сделать?

            2. После получения определения понятия функции предлагается дать определение области определения функции и области значения функции.

            Учащиеся ведут поисковую беседу.

            На некоторых чертежах каждому значению x соответствует единственное значение y. А на других – нет

            На этих графиках каждому значению x соответствует единственное значение y.

            Функцией называют такую зависимость переменной y от переменной x, при которой каждому значению переменной x соответствует единственное значение переменной y.

            Учащиеся дают определения.

            Предметные: умение, проанализировав материал давать нужные определения.

            Регулятивные: планирование, прогнозирование.

            Познавательные: моделирование ситуации. Построение логической цепи рассуждений, выдвижение гипотез и их обоснование.

            Коммуникативные: сотрудничество в поиске и выборе способа решения возникшей проблемы.

            Закрепление.

              Устанавливает осознанность восприятия учебного материала.

              Приводит примеры применения графиков функций.

              Рассматривается решение типовых упражнений из учебника.

              Решают типовые задачи:

              На нахождение значений функции по заданному значению аргумента; №1, №3

              Нахождение значения аргумента по заданному значению функции;

              №8,

              Нахождение области определения функции: №9, №14

              Предметные: умение устанавливать логические отношения между данными и искомыми, использовать вычислительные навыки при решении упражнений и уравнений.

              Познавательные: умение структурировать знания, выбирать способы решения задач, умение строить речевое высказывание. Рефлексия способов и условий действия.

              Регулятивные: контроль. Оценка, коррекция.

              Коммуникативные: управление поведением партнёра – контроль, коррекция. Оценка действий партнёра.

              Диагностика качества учебно-познавательной деятельности.

                Организует деятельность по применению новых знаний в виде С/р.

                Выполняют с/р. Осуществляется взаимопроверка в сравнении с эталоном.

                Личностные: самоопределение.

                Регулятивные: контроль. коррекция, выделение и осознание того, что уже усвоено и что ещё подлежит усвоению, осознание качества и уровня усвоения.

                Контроль и оценка результатов деятельности.

                  Организует деятельность по контролю усвоения приобретённых знаний

                  Выполняют проверочную работу.

                  Личностные: самоопределение.

                  Регулятивные: контроль, коррекция.

                  8. Постановка домашнего задания

                  Демонстрация на слайде:

                  П. 1, № 2, №6, №11, №15

                  На выбор (по желанию) три задания из ФИПИ /ОГЭ /МАТЕМАТИКА/ ГРАФИКИ

                  Творческое задание по желанию: создать презентацию о практическом применении графиков функций.

                  Учащиеся выбирают и записывают домашнее задание

                   

                  9. Рефлексия деятельности.

                  Организует рефлексию.

                  Осуществляют самооценку собственной учебной деятельности, соотносят цели и результаты, степень их соответствия.

                  Личностные: смыслообразование.

                  Познавательные: рефлексия.

                  Коммуникативные: умение с достаточной полнотой и точностью выражать свои мысли

                  Урок алгебры в 9-м классе «Свойства функций»

                  Тип урока: изучение нового материала.

                  Цели урока:

                  • Образовательная – рассмотреть основные свойства числовых функций и проиллюстрируя их графически; дать им более точные определения.
                  • Развивающая – развитие логического мышления, анализа, памяти.
                  • Воспитательная – воспитание уверенности, внимания.

                  Оборудование: компьютер, проектор, презентация.

                  Актуальность:

                  • задания по данной теме встречаются в ГИА по математике в 9 классе и в ЕГЭ — 11 класса;
                  • чтение графиков функций имеет большое практическое значение.

                  Ход урока

                  1. Оргмомент.

                  2. Сообщение темы и целей урока.

                  3. Объяснение нового материала.

                  Любая функция характеризуется определенными свойствами. Часть этих свойств было рассмотрено в 7 – 8 классах. Теперь необходимо систематизировать эти свойства и использовать их при построении и исследовании конкретных функций.

                  На этом уроке мы рассмотрим основные свойства числовых функций и проиллюстрируем их графически. К основным свойствам функции относятся ее область определения и область значений, ограниченность функции сверху или снизу, наименьшее и наибольшее значение функции, возрастание и убывание функции, а также понятие монотонности и непрерывности. Дадим определения основных свойств, а также решим ряд примеров на чтение графика функции.

                  • Какие свойства функций вам знакомы из курса алгебры 7 – 8 классов?
                  • Дадим более точные определения перечисленным свойствам функций и закрепим их при чтении графиков. (Презентация)

                  1. Область определения и область значения функции.

                  Пусть числовые множества Х и У. Если указано правило f, позволяющее поставить в соответствии каждому элементу х из Х определенный элемент у из множества У, то говорят, что задана функция y = f(x) c областью определения Х и областью значений У.

                  Для области определения функции y = f(x) принято обозначение D(f), для области значений – обозначение E(f). (Слайд 2)

                  Пример на нахождение области определения и области значений функции. (Слайд 3, 4)

                  2. Монотонность функции.

                  Рассмотрим еще одно свойство функции – монотонность (т. е. возрастание или убывание функции).

                  Определение 1. Функцию y = f(x) называют возрастающей на множестве , если для любых двух элементов х1 и х2 множества Х, таких что х1 < х2, выполняется неравенство f(х1)<f(х2). (Cлайд 5)

                  Определение 2. Функцию y = f(x) называют убывающей на множестве , если для любых двух элементов х1 и х2 множества Х, таких что х1 < х2, выполняется неравенство f(х1)>f(х2). (Слайд 5)

                  Пример на нахождение промежутков возрастания и убывания функции. (Слайд 8)

                  3. Ограниченность.

                  Определение 3. Функцию y = f(x) называют ограниченной снизу на множестве , если существует число m такое, что для любого значения х из множества Х выполняется неравенство f(x)>m.

                  Определение 4. Функцию y = f(x) называют ограниченной сверху на множестве , если существует число М такое, что для любого значения х из множества Х выполняется неравенство f(x)<M. (Слайд 6)

                  Пример. (Слайд 9)

                  4. Наименьшее и наибольшее значение функции.

                  Определение 5. Число m называют наименьшим значением функции y = f(x) на множестве , если:

                  • существует число х0 из множества Х такое, что f(x0) = m;
                  • для любого значения х из множества Х выполняется неравенство f(x) f(x0).

                  Определение 6. Число M называют наибольшим значением функции y = f(x) на множестве , если:

                  • существует число х0 из множества Х такое, что f(x0) = M;
                  • для любого значения х из множества Х выполняется неравенство f(x) f(x0). (Слайд 10,11)

                  Пример на нахождение наименьшего и наибольшего значений функции. (Слайд 7)

                  5. Выпуклость функции.

                  В 7 – 8 классах мы упоминали еще два свойства функции. Первое называли свойством выпуклости функции. Считается, что функция выпукла вниз на промежутке Х, если, соединив любые две точки ее графика отрезком прямой, мы обнаружим, что соответствующая часть графика лежит, ниже проведенного отрезка. Функция выпукла вверх на промежутке Х, если, соединив любые две точки ее графика отрезком прямой, мы обнаружим, что соответствующая часть графика лежит, выше проведенного отрезка. (Слайд 12)

                  Пример на определении выпуклости функции. (Слайд 13)

                  6. Непрерывность функции.

                  Второе свойство – непрерывность функции на промежутке Х – означает, что график функции на промежутке Х – сплошной, не имеет разрывов.(Слайд 14)

                  Пример на нахождение промежутков непрерывности функции. (Слайд 15)

                  7. Четные и нечетные функции.

                  Четность и нечетность функции мы могли с вами определять только по графику. Сейчас дадим более точное определение, которое позволить определять четность и нечетность функции не только по ее графику, но и функции заданной аналитически.

                  Определение 7. Функцию y = f(x), где х из множества Х называют четной, если для любого значения х из множества Х выполняется равенство f(-x) = f(x).

                  Определение 8. Функцию y = f(x), где х из множества Х называют четной, если для любого значения х из множества Х выполняется равенство f(-x) = -f(x).(Слайд 16)

                  Пример. (Слайд 15)

                  4. Практическое задание.

                  Класс делится на 6 групп.

                  Задание для групп: Используя схематический график указанной функции, описать ее свойства. Выступить одному из участников каждой группы у доски.

                  1 группа: линейная функции у = кх + m.

                  2 группа: функция у = кх2.

                  3 группа: функция у = к/х.

                  4 группа: функция у =

                  5 группа: функция у =

                  6 группа: функция у = ах2 + bx + c.

                  5. Выступление у доски.

                  6. Задание из учебного пособия: № 10.14

                  7. Итог урока.

                  Одно задание для всех групп. (Слайд18) Каждая группа самостоятельно читает график функции изображенный на слайде. Затем меняются ответами и проверяют. Один учащийся (по желанию) у доски читает этот график. Если есть ошибки, то они исправляются по ходу чтения графика.

                  8. Домашнее задание. §8, 10 – читать, учить; № 10.16. (Домашнее задание подробно объяснить по книге)

                  Литература:

                  1. А.Г. Мордкович, П.В. Семенов, Алгебра, Часть 1, Учебник 9 класс.
                  2. А.Г. Мордкович, П.В. Семенов, Алгебра, Часть 2, Задачник 9 класс.
                  3. Сборник тестовых заданий, Алгебра 9, Лаборатория аттестационных технологий, Московский институт повышения квалификации работников образования.

                  «Свойства функций»

                  Тип урока: урок-практикум.

                  Цель урока: расширить представление о свойствах функции.

                  Задачи урока:

                  1. Развивать умение описывать свойства функции по заданному графику.

                  2. Формировать познавательную активность учащихся.

                  3. Продолжаем дальнейшее построении графиков функций.

                  Оборудование: проектор, компьютер, мультимедийный продукт, распечатанные листы с графиками функций, бланки для ответов на тест

                  Ход урока

                  1. Ознакомление с темой урока, постановка его целей.

                  2. Актуализация знаний учащихся. Повторение теоретического материала:

                  • Дать определение функции.

                  • Что такое область определения функции?

                  • Что такое область значений функции?

                  • Дать определение нулей функции.

                  • Дать определение промежутков знакопостоянства функции.

                  • Дать определение возрастающей функции.

                  • Дать определение убывающей функции.

                  • Вступительное слово учителя. 

                  Презентация учащихся «Немного истории» о том, как складывались представления о функции у разных ученых в разное время. 

                  3. Практическое задание (было задано на дом)

                  1. Задание для учащихся: Используя схематический график указанной функции, описать ее свойства. Выступить одному из участников каждой группы у доски.

                  1: линейная функции у = кх + m.

                  2: функция у = кх2.

                  3: функция у = к/х.

                  4: функция у = 

                  5: функция у = 

                  6: функция у = ах2 + bx + c.

                  2.Даны графики функций. Найти соответствие между графиками функций и их названиями.

                  Слайды 2-6

                  а) 

                  б) 

                  в) 

                  г) х2

                  д) 

                  е)0

                  ж) 

                  з).

                  • На работу отводится 1 мин.

                  • Проверяем ответы. Вызываю к доске одного из учащихся для заполнения таблицы.

                  • Остальным учащимся предлагаю поменяться бланками с соседом и выполнить взаимопроверку.

                  4.Устная работа. На рисунке изображен график функции . Найдите значения переменной , при которой:

                  а)  0, = 0;
                  б) функция возрастает, убывает;
                  в) функция на отрезке  принимает наибольшее значение, наименьшее значение.

                  5. Закрепление материала. Самостоятельная работа.

                  Провести исследование функции по готовым чертежам.

                  Слайд 8,9

                  1, 2 вариант

                  Перечислите свойства функции у = f(х), график которой изображен на рисунке:

                  1) Область определения функции: D(f) = ________________
                  2) Область значений функции: E (f) = ________________
                  3) Нули функции:_____________________________________
                  4) Промежутки знакопостоянства функции:
                  f(x) 0 при _________________________________
                  f(х) 5) Функция убывает на промежутке _________________________
                  Функция убывает на промежутке ____________________________

                  Ответы к самостоятельной работе:

                  1 вариант

                  2 вариант

                  1) D(f) = [– 6; 7]

                  2) E (f) = [– 3; 5]

                  3) f(x) = 0, х = – 6; х = – 2

                  4) f(x) 0 при х(– 2; 7]

                  f(х) [– 6; – 2)

                  5) f(x) возр при х[– 4; 2]

                  f(x) убыв при х[– 6; – 4] и [2; 7]

                  1) D(f) = [– 4; 8]

                  2) E (f) = [-2; 4]

                  3) f(x) = 0, х = – 2; х = 3; х = 8

                  4) f(x) 0при х[– 4;– 2) и (3; 8]

                  f(х) (– 2; 3)

                  5) f(x) возр при х [0; 6]

                  f(x) убыв при х[– 4; 0] и [6; 8]

                  Слайд 10

                  • Учащиеся самостоятельно выполняют работу в тетрадях, после этого проводят взаимопроверку по готовым ответам и оценивают работу соседа.

                  5.Решение задач.

                  № 10.14

                  № 10.16

                  6. Объяснение домашнего задания (2 мин) № 10.15, 10.17

                  7. Подведение итогов урока (2 мин).

                  Вопросы на повторение:

                  • Дать определение функции.

                  • Что такое область определения функции?

                  • Что такое область значений функции?

                  • Назвать свойства функции.

                  Сообщаются оценки за урок.

                  Рефлексия:

                  Продолжи предложение

                  • Сегодня на уроке я научился…

                  • Сегодня на уроке мне понравилось…

                  • Сегодня на уроке я повторил…

                  • Сегодня на уроке я закрепил…

                  • Сегодня на уроке я поставил себе оценку …

                  • Какие виды работ вызвали затруднения и требуют повторения…

                  Функция и её свойства 9 класс Урок повторения

                  Функция и её свойства 9 класс Урок повторения и обобщения изученного материала

                  Содержание • • Цели урока Определение Виды функций Свойства функций Задание 1 Задание 2 Тест

                  Цели урока ь Закрепление свойств функции ь Развитие умений исследования графиков функции ь Выполнение упражнений и построение графиков функций

                  Определение Функция – зависимость одной переменной от другой, причем для любых значений х соответствует единственное значение функции y. График функции – множество всех точек координатной плоскости, абсциссы которых равны значениям аргумента, а ординаты соответствующим значениям функции.

                  Виды функций • • Линейная Прямая пропорциональность Обратная пропорциональность Квадратичная Квадратный корень Модуль Другие функции

                  Свойства функций 1. Область определения функции 2. Множество значений функции 3. Монотонность 4. Четность 5. Ограниченность 6. Наибольшее, наименьшее значение 7. Точки экстремума 8. Выпуклость 9. Пересечение с осями координат 10. Промежутки знакопостоянства

                  Задание 1 • Изобразите схематически графики функций

                  Пример у = 2 х +1 х 0 1 у 1 3 у 1 х

                  Пример у = 3 х х 0 у 1 3 0 1 х

                  Пример 4 у= x х 4 2 1 -4 -2 -1 у 1 2 4 -1 -2 -4 у 0 1 х

                  Пример у = х2 х -2 -1 0 1 2 у 4 1 0 1 4 у 0 1 х

                  Пример у х 0 4 9 у 0 2 3 0 1 х

                  Пример y=|x| х 0 3 -3 у 0 1 х

                  Задание 2 • Исследовать график функции 3 2 1 1 2 3

                  Тест 1. Найдите область определения функции

                  2. Исследуйте на ограниченность функцию а) ограничена сверху б) ограничена снизу в) ограничена снизу и сверху г) не ограничена ни снизу, ни сверху

                  3. Среди заданных функций укажите возрастающие а) 2, 4 б) 1, 2, 4 в) 3 г) 1, 2

                  4. Среди заданных функций укажите убывающие а) 1, 3 б) 3 в) 3, 4 г) 1

                  5. Среди заданных функций укажите четные а) 1, 3 б) 1, 2 в) 3, 4 г) 1, 4

                  6. Среди заданных функций укажите нечетные а) 1, 3 б) 2, 4 в) 2, 3 г) 3, 4

                  7. Найдите множество значений функций

                  Верно

                  Не верно

                  Линейная функция y=kх+m (k>0) График функции — прямая 1 Свойства функции 1. D(f)=(- ; + ) 2. Функция не является ни четной, ни нечетной 3. Возрастает 4. Не ограничена ни снизу, ни сверху 5. Нет ни наибольшего, ни наименьшего значений 6. Функция непрерывна 7. Е(f)= ( ; + )

                  Линейная функция y=kx+m (k

                  Прямая пропорциональность y=kx (k>0) График функции — прямая 1. D(f)=(- ; + ) 2. Функция является нечетной 3. Возрастает 4. Не ограничена ни снизу, ни сверху 5. Нет ни наибольшего, ни наименьшего значений 6. Функция непрерывна 7. Е(f)= ( ; + ) 1 > Свойства функции >

                  Прямая пропорциональность y=kx (k

                  Обратная пропорциональность (k>0) Свойства функции График функции — гипербола • • 1 • • D(f)=(- ; 0)U(0; + ) Нечётная Убывает на открытом луче (- ; 0), и на открытом луче (0; + ) Не ограничена ни снизу, ни сверху yнаим, yнаиб не существует Непрерывна на открытом луче ( — ; 0), и на открытом луче (0; + ) E(f )=(- ; 0)U(0; + ) Выпукла вниз при x>0, выпукла вверх при x

                  Обратная пропорциональность (k0, выпукла вниз при x

                  Квадратичная функция y=kx 2 (k>0) График функции — парабола Свойства функции • • D(f)=(- ; + ) Чётная Убывает на луче (- ; 0], возрастает на луче [0; + ) Ограничена снизу, не ограничена сверху yнаим=0, yнаиб не существует Непрерывна E(f)=[0; + ) Выпукла вниз

                  Квадратичная функция y=kx 2 (k

                  Квадратичная функция y=ax 2+bx+c (a>0) График функции — парабола Свойства функции 1. D(f)=(- ; + ) 2. Убывает на луче (- ; возрастает на луче [ ], ; + ) 3. Ограничена снизу, не ограничена сверху 4. yнаим= y 0 , yнаиб – не существует 5. Непрерывна 1 6. E(f)=[y 0 ; + ) 7. Выпукла вниз

                  Квадратичная функция y=ax 2+bx+c (a

                  Квадратный корень График функции – ветвь параболы в первой четверти Свойства функции 1. D(f)=[0; + ) 2. Не является ни четной, ни нечетной 3. Возрастает на луче [0; + ) 4. Ограничена снизу, не ограничена сверху 5. yнаим=0, yнаиб не существует 6. Непрерывна 7. E(f)=[0; + ) 8. Выпукла вверх

                  Модуль y=|x| Свойства функции 1. D(f)=(- ; + ) 2. Чётная 3. Убывает на луче (- ; 0], возрастает на луче [0; + ) 4. Ограничена снизу, не ограничена сверху 5. yнаим=0, yнаиб не существует 6. Непрерывна 7. E(f)=[0; + ) 8. Функцию можно считать выпуклой вниз

                  Функция y=x 2 n+1 (n N) Свойства функции 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. D(f)=(- ; + ) Нечётная Возрастает Не ограничена ни снизу, ни сверху yнаим, yнаиб не существует Непрерывна E(f )=(- ; + ) Выпукла вверх при x0 График функции кубическая парабола

                  Функция y=x-(2 n+1) Свойства функции 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. D(f)=(- ; 0)U(0; + ) Нечётная Убывает на открытом луче (- ; 0), и на открытом луче (0; + ) Не ограничена ни снизу, ни сверху yнаим, yнаиб не существует Непрерывна на открытом луче (- ; 0), и на открытом луче (0; + ) E(f )=(- ; 0)U(0; + ) Выпукла вниз при x>0, выпукла вверх при x

                  Функция y=x-2 n Свойства функции График функции — гипербола 1. 2. 3. 4. 1 5. 6. 7. 8. D(f)=(- ; 0)U(0; + ) Чётная Возрастает на открытом луче (- ; 0), и убывает на открытом луче (0; + ) Ограничена снизу, не ограничена сверху yнаим, yнаиб не существует Непрерывна на открытом луче ( ; 0), и на открытом луче (0; + ) E(f )=(0; + ) Выпукла вниз при x0

                  Функция y=x 2 n (n N) График функции — парабола Свойства функции 1. D(f)=(- ; + ) 2. Чётная 3. Убывает на луче (- ; 0], возрастает на луче [0; + ) 4. Ограничена снизу, не ограничена сверху 5. yнаим=0, yнаиб не существует 6. Непрерывна 7. E(f)=[0; + ) 8. Выпукла вниз

                  Что такое экспоненциальная функция? — Видео и стенограмма урока

                  Пример функции

                  Всякий раз, когда появляется новая технология, люди не спешат заполучить ее сразу. Он начинается с нескольких человек, затем постепенно становится все больше и больше, а затем все его используют.

                  Эй, похоже, экспоненциальная функция!

                  Для примера возьмем сотовые телефоны.Во времена пещерного человека, также известные как 1980-е, сотовые телефоны были довольно редкостью. Не вдаваясь в точные цифры, предположим, что в 1980 году у пяти человек в вашем городе были мобильные телефоны.

                  В течение того года каждый из этих людей уговорил одного друга купить телефон, так что через год у вас было десять человек с телефонами. Затем каждый из этих людей уговорил друга купить телефон, так что через два года их стало 20 человек.

                  Если бы вы удваивали число каждый год, вы бы очень быстро получили действительно огромное число — в этом весь смысл экспоненциальной функции.С каждым годом количество увеличивается на все большую величину.

                  Теперь вернемся к нашему уравнению для экспоненциальной функции: y = ab x .

                  Y — это количество людей с телефонами, потому что это наша зависимая переменная. X — это количество лет, прошедших с 1980 года, потому что это наша независимая переменная.

                  Мы начали с пяти человек с мобильными телефонами, поэтому 5 — это наше начальное значение , начальное значение функции, представленное константой a .В первый год мы умножили это число на 2.

                  Во второй год мы взяли наше число из первого года и умножили , что на 2. Это дает нам 5 x 2 x 2, что равно 5 умноженным на 2 в квадрате. Получилось 20 человек. На третий год каждый из этих 20 человек убедил друга купить телефон, поэтому нам просто пришлось снова умножить на 2. Это дало нам 5 x 2 x 2 x 2, или 5 умножить на 2 в третьей степени, которая равна 40. Здесь вы можете увидеть схему: мы добавляем 1 к показателю степени каждый год, что означает, что мы умножаем 2 на себя. один раз в год.В этом примере 2 представляет , число, многократно умножаемое на каждом шаге , значение, возведенное в степень x , представленное константой b .

                  Вот почему нам нужны две константы в уравнении: одна для исходного значения, а другая для значения, возведенного в степень x . Это может немного сбивать с толку, потому что многие экспоненциальные функции начинаются с одного, так что a = 1. 1 умноженное на любое число — это то же самое число, поэтому похоже, что функция просто y = b x .Но не путайте: , все еще там! Оно просто равно 1.

                  Другой пример

                  Обычный способ увидеть экспоненциальные функции, описанные словами, — это фраза типа «увеличивается или уменьшается на _____% в год». Например, стоимость инвестиции увеличивается на один процент в год. Если вы рассчитываете проценты по ссуде, вы должны использовать такое уравнение.

                  Давайте рассмотрим пример задачи, чтобы увидеть, как она работает.

                  Инвестор покупает недвижимость в перспективном районе города.По мере того, как территория становится лучше, стоимость недвижимости увеличивается. Стоимость недвижимости увеличивается на два процента в год. Если инвестор изначально купил его за 500 000 долларов, то сколько он будет стоить через пять лет?

                  Давайте подставим это в нашу формулу экспоненциальной функции: y = ab x .

                  X — количество лет после первоначальной покупки. Y — это стоимость имущества. Это наши входные и выходные переменные.

                  представляет начальное значение функции. Начальное значение этого свойства — 500 000, поэтому мы подставим его для и . Теперь самая сложная часть — вычислить b .

                  В первой задаче b было 2, потому что у нас в два раза больше пользователей сотовых телефонов каждый год. В этом случае недвижимость стоит всего два процента, или на 0,02 доллара больше, поэтому ее стоимость растет медленнее. У вас может возникнуть соблазн вставить 0,02 для b , но просто посмотрите и посмотрите, что произойдет, когда вы построите график.

                  Сразу видно, что это не рост стоимости! Это дает нам функцию, показывающую, сколько будет стоить недвижимость, если бы каждый год ее оценивали в два процента от ее стоимости годом ранее. Но мы не хотим двух процентов от его стоимости годом ранее; мы хотим, чтобы на 2% было больше, чем его стоимости годом ранее. Чтобы получить это, нам нужно умножить на 1,02.

                  y = 500000 * 1,02 x

                  Если мы определим некоторые из значений этой функции, мы получим:

                  Вот как это выглядит на графике.

                  А, вот и лучше! Вы не можете точно увидеть, как наклон становится все круче, потому что числа такие большие, но обратите внимание, как на увеличивается каждый раз немного больше — сначала увеличивается на 10 000, затем на 10 200, затем на 10 404 и т. Д. .

                  Вы можете видеть, что если вы выполните математические вычисления вручную, они получат те же значения, которые вы получаете от функции; умножив значение каждого года на 1,02, чтобы найти увеличение на два процента, вы получите одинаковые значения для каждого года.Таким образом, для пятого года, о котором изначально был задан вопрос, стоимость будет 552 020,40 долларов. Наш сообразительный инвестор заработал 52 000 долларов!

                  Резюме урока

                  На этом уроке вы узнали об экспоненциальных функциях. Показательная функция записывается в виде y = ab x .

                  • y представляет результат
                  • a представляет начальное значение функции
                  • b представляет собой темп роста
                  • x представляет вход

                  В экспоненциальной функции a умножается на b x раз, чтобы получить y .График экспоненциальной функции выглядит как кривая, которая начинается с очень пологого наклона, но со временем становится все круче и круче.

                  Вы можете использовать эти функции для решения любых проблем, от роста бактерий до процентов, которые вы зарабатываете на своем банковском счете — попробуйте ответить на некоторые вопросы викторины и посмотрите, как вы это сделаете!

                  Результаты обучения

                  Этот урок по экспоненциальным функциям может подготовить вас к достижению следующих целей:

                  • Проиллюстрируйте экспоненциальную функцию
                  • Определить график экспоненциальной функции
                  • Разделите экспоненциальную функцию на реальном примере

                  Алгебраическая функция: определение и примеры — видео и стенограмма урока

                  Функциональная машина

                  Таблицы

                  Одним из способов идентификации алгебраической функции является использование таблицы, которая может показать нам, существует ли один домен и один диапазон.Иногда функции добавляют к домену, чтобы получить диапазон, например x + 2. Иногда функции умножают домен, чтобы получить диапазон, например 3 x . Функции также могут вычитать или делить домен или использовать комбинацию операций для создания диапазона. Функция существует до тех пор, пока соблюдается правило «один пришел / один вышел».

                  Если алгебраическая функция требует добавить два к домену, мы можем создать таблицу для отображения функции:

                  Как видите, для каждого домена у нас есть один диапазон.Эти пары значений x и y называются упорядоченными парами , потому что мы упорядочиваем их ( x, y ).

                  Мы также можем превратить нашу таблицу в упорядоченные пары, чтобы показать функцию: (1,3), (4,6), (-2,0) и (-3, -1), где есть одна x — значение для каждого y -значение.

                  Графики

                  Мы также можем использовать графики для идентификации функций путем нанесения упорядоченных пар в декартовую систему координат , где значения x расположены на горизонтальной линии, а значения y — на вертикальной линии.Место пересечения упорядоченных пар — это точка на графике. Если мы построим точки, мы получим прямую линию, поэтому функция x + 2 считается линейной функцией и может быть записана в функциональной записи как f (x) = x + 2. f (x) — это просто еще один способ записать y , который мы называем f-функцией . Это способ идентифицировать различные функции вместо того, чтобы вызывать их все y = …

                  Линейная функция

                  Тест вертикальной линии

                  Мы знаем, что график является функцией, если он может пройти тест вертикальной линии .В этом тесте, если мы разместим вертикальную линию где-нибудь на графике, она пересечется только в одном месте. Если вертикальная линия пересекается в двух местах на графике, это противоречит правилу «один вход — один выход». Итак, это не функция.

                  Тест вертикальной линии на линейной функции

                  Вот пример графика, который не является функцией.

                  Не функция

                  Примеры функций

                  Как мы уже говорили в начале урока, существует много типов функций, таких как квадратичная функция и кубическая функция.2 — 3. Сначала создадим таблицу.

                  Домен может быть любым действительным числом, поэтому значение или домен x называется независимой переменной . Здесь мы будем использовать -2, -1, 0, 1 и 2 для домена.

                  Диапазон значений y называется зависимой переменной , потому что он зависит от того, что мы используем для члена x .

                  Записывая числа в нашей таблице в виде упорядоченных пар, мы имеем: (-2,1), (-1, -2), (0, -3), (1, -2), (2, 1 ).Вы заметили, как мы повторили некоторые значения диапазона? Это приемлемо? ДА, потому что каждая упорядоченная пара имеет одно значение x и одно значение y . 2.3 + x -2 и используйте следующие значения для домена: -2, -1, 0, 1 и 2.

                  Записав эти значения в виде упорядоченных пар, мы получим: (-2, -12), (-1, -4), (0, -2), (1, 0), (2, 8).

                  На графике наши упорядоченные пары будут выглядеть так.

                  После применения теста вертикальной линии мы видим, что это действительно функция!

                  Краткое содержание урока

                  Алгебраическая функция — это уравнение, которое позволяет ввести значение области или x и выполнить математические вычисления для получения результата, который представляет собой диапазон или y -значение, специфичное для этого конкретного значения x .

                  Между доменом и диапазоном существует отношение «один вход / один выход».

                  Есть несколько способов отобразить функцию:

                  1. Используйте таблицу для вычисления значений диапазона из случайно выбранных значений домена. Домен — это независимая переменная. Диапазон — это зависимая переменная.
                  2. Перечислите домен и диапазон в виде упорядоченных пар ( x , y ).
                  3. Покажите функцию в виде графика. Если вертикальная линия может проходить через любую часть графика и касаться только одной точки, тогда график является функцией.Если вертикальная линия пересекает две точки, график не является функцией.

                  Введение — Настоящий Python

                  Дескрипторы — это особая функция Python, в которой задействована большая часть магии, скрытой под капотом языка. Если вы когда-нибудь думали, что дескрипторы Python — это сложная тема с несколькими практическими приложениями, то это руководство — идеальный инструмент, который поможет вам понять эту мощную функцию. Вы поймете, почему дескрипторы Python являются такой интересной темой и к каким вариантам использования вы можете их применить.

                  К концу этого руководства вы будете знать:

                  • Что такое дескрипторы Python
                  • Где они используются во внутреннем устройстве Python
                  • Как реализовать свои собственные дескрипторы
                  • Когда использовать дескрипторы Python

                  Это руководство предназначено для разработчиков Python среднего и продвинутого уровней, поскольку оно касается внутренних компонентов Python. Однако, если вы еще не достигли этого уровня, продолжайте читать! Вы найдете полезную информацию о Python и поисковой цепочке.

                  Что такое дескрипторы Python?

                  Дескрипторы

                  — это объекты Python, которые реализуют метод протокола дескрипторов , который дает вам возможность создавать объекты, которые имеют особое поведение, когда к ним обращаются как к атрибутам других объектов. Здесь вы можете увидеть правильное определение протокола дескриптора:

                    __get __ (self, obj, type = None) -> объект
                  __set __ (self, obj, value) -> Нет
                  __delete __ (self, obj) -> Нет
                  __set_name __ (я, владелец, имя)
                    

                  Если ваш дескриптор реализует только .__get __ () , тогда говорят, что это дескриптор без данных . Если он реализует .__ set __ () или .__ delete __ () , то говорят, что это дескриптор данных . Обратите внимание, что это различие не только в названии, но и в поведении. Это потому, что дескрипторы данных имеют приоритет в процессе поиска, как вы увидите позже.

                  Взгляните на следующий пример, в котором определяется дескриптор, который регистрирует что-то на консоли при доступе к ней:

                    # дескрипторы.ру
                  класс Verbose_attribute ():
                      def __get __ (self, obj, type = None) -> объект:
                          print ("доступ к атрибуту для получения значения")
                          возврат 42
                      def __set __ (self, obj, value) -> Нет:
                          print ("доступ к атрибуту для установки значения")
                          поднять AttributeError («Невозможно изменить значение»)
                  
                  класс Foo ():
                      attribute1 = подробный_атрибут ()
                  
                  my_foo_object = Foo ()
                  x = my_foo_object.attribute1
                  печать (х)
                    

                  В приведенном выше примере Verbose_attribute () реализует протокол дескриптора.После его создания как атрибута Foo его можно рассматривать как дескриптор.

                  В качестве дескриптора он имеет поведение привязки при доступе к нему с использованием точечной нотации. В этом случае дескриптор регистрирует сообщение на консоли каждый раз, когда к нему обращаются для получения или установки значения:

                  • При обращении к .__ get __ () значение, он всегда возвращает значение 42 .
                  • При обращении к .__ set __ () конкретное значение возникает исключение AttributeError , что является рекомендуемым способом реализации дескрипторов только для чтения.

                  Теперь запустите приведенный выше пример, и вы увидите, что дескриптор регистрирует доступ к консоли перед возвратом постоянного значения:

                    $ python descriptors.py
                  доступ к атрибуту для получения значения
                  42
                    

                  Здесь, когда вы пытаетесь получить доступ к attribute1 , дескриптор регистрирует этот доступ к консоли, как определено в .__ get __ () .

                  Как дескрипторы работают во внутреннем устройстве Python

                  Если у вас есть опыт объектно-ориентированного разработчика Python, то вы можете подумать, что подход из предыдущего примера является излишним.Вы можете добиться того же результата, используя свойства. Хотя это правда, вы можете быть удивлены, узнав, что свойства в Python — это просто… дескрипторы! Позже вы увидите, что свойства — не единственная функция, в которой используются дескрипторы Python.

                  Дескрипторы Python в свойствах

                  Если вы хотите получить тот же результат, что и в предыдущем примере, без явного использования дескриптора Python, то наиболее простой подход — использовать свойство . В следующем примере используется свойство, которое записывает сообщение в консоль при доступе к ней:

                    # property_decorator.ру
                  класс Foo ():
                      @имущество
                      def attribute1 (self) -> объект:
                          print ("доступ к атрибуту для получения значения")
                          возврат 42
                  
                      @ attribute1.setter
                      def attribute1 (self, value) -> Нет:
                          print ("доступ к атрибуту для установки значения")
                          поднять AttributeError («Невозможно изменить значение»)
                  
                  my_foo_object = Foo ()
                  x = my_foo_object.attribute1
                  печать (х)
                    

                  В приведенном выше примере для определения свойства используются декораторы, но, как вы знаете, декораторы — это просто синтаксический сахар.Фактически, предыдущий пример можно записать так:

                    # property_function.py
                  класс Foo ():
                      def getter (self) -> объект:
                          print ("доступ к атрибуту для получения значения")
                          возврат 42
                  
                      def setter (self, value) -> Нет:
                          print ("доступ к атрибуту для установки значения")
                          поднять AttributeError («Невозможно изменить значение»)
                  
                      attribute1 = свойство (получатель, установщик)
                  
                  my_foo_object = Foo ()
                  x = my_foo_object.attribute1
                  печать (х)
                    

                  Теперь вы можете видеть, что свойство было создано с помощью property () .Сигнатура этой функции следующая:

                    свойство (fget = None, fset = None, fdel = None, doc = None) -> объект
                    

                  Свойство () возвращает объект свойства , который реализует протокол дескриптора. Он использует параметры fget , fset и fdel для фактической реализации трех методов протокола.

                  Дескрипторы Python в методах и функциях

                  Если вы когда-либо писали объектно-ориентированную программу на Python, то наверняка использовали методов .Это обычные функции, у которых первый аргумент зарезервирован для экземпляра объекта. Когда вы обращаетесь к методу с использованием точечной записи, вы вызываете соответствующую функцию и передаете экземпляр объекта в качестве первого параметра.

                  Магия, которая преобразует ваш вызов obj.method (* args) в метод (obj, * args) находится внутри реализации .__ get __ () объекта функции , который, по сути, является дескриптор без данных . В частности, функция объект реализует .__get __ () , чтобы он возвращал связанный метод при доступе к нему через точечную нотацию. Следующие (* args) вызывают функции, передавая все необходимые дополнительные аргументы.

                  Чтобы понять, как это работает, взгляните на этот пример чистого Python из официальных документов:

                    виды импорта
                  
                  Класс Функция (объект):
                      ...
                      def __get __ (self, obj, objtype = None):
                          «Смоделировать func_descr_get () в Objects / funcobject.c»
                          если obj равно None:
                              вернуть себя
                          возвращаемые типы.MethodType (себя, объект)
                    

                  В приведенном выше примере при доступе к функции с использованием точечной записи вызывается .__ get __ () и возвращается связанный метод.

                  Это работает для обычных методов экземпляра так же, как для методов класса или статических методов. Итак, если вы вызываете статический метод с obj.method (* args) , он автоматически преобразуется в метод (* args) . Точно так же, если вы вызываете метод класса с obj.method (type (obj), * args) , он автоматически преобразуется в метод (type (obj), * args) .

                  В официальных документах вы можете найти несколько примеров того, как статические методы и методы классов были бы реализованы, если бы они были написаны на чистом Python вместо фактической реализации C. Например, возможная реализация статического метода может быть такой:

                    класс StaticMethod (объект):
                      «Эмулировать PyStaticMethod_Type () в Objects / funcobject.c»
                      def __init __ (self, f):
                          self.f = f
                  
                      def __get __ (self, obj, objtype = None):
                          вернуть self.f
                    

                  Аналогично, это может быть возможная реализация метода класса:

                    класс ClassMethod (объект):
                      «Эмулируйте PyClassMethod_Type () в Objects / funcobject.c "
                      def __init __ (self, f):
                          self.f = f
                  
                      def __get __ (self, obj, klass = None):
                          если klass равен None:
                              класс = тип (объект)
                          def newfunc (* args):
                              вернуть self.f (класс, * аргументы)
                          вернуть newfunc
                    

                  Обратите внимание, что в Python метод класса — это просто статический метод, который принимает ссылку на класс в качестве первого аргумента списка аргументов.

                  Как осуществляется доступ к атрибутам с помощью цепочки поиска

                  Чтобы понять немного больше о дескрипторах Python и внутреннем устройстве Python, вам необходимо понять, что происходит в Python при доступе к атрибуту.В Python каждый объект имеет встроенный атрибут __dict__ . Это словарь, содержащий все атрибуты, определенные в самом объекте. Чтобы увидеть это в действии, рассмотрим следующий пример:

                    класс Автомобиль ():
                      can_fly = Ложь
                      number_of_weels = 0
                  
                  класс Car (Автомобиль):
                      number_of_weels = 4
                  
                      def __init __ (я, цвет):
                          self.color = цвет
                  
                  my_car = Автомобиль («красный»)
                  печать (my_car .__ dict__)
                  print (введите (my_car) .__ dict__)
                    

                  Этот код создает новый объект и распечатывает содержимое атрибута __dict__ как для объекта, так и для класса.Теперь запустите сценарий и проанализируйте вывод, чтобы увидеть набор атрибутов __dict__ :

                    {'цвет': 'красный'}
                  {'__module__': '__main__', 'number_of_weels': 4, '__init__': , '__doc__': None}
                    

                  Атрибуты __dict__ установлены должным образом. Обратите внимание, что в Python все является объектом . Класс на самом деле также является объектом, поэтому он также будет иметь атрибут __dict__ , который содержит все атрибуты и методы класса.

                  Итак, что происходит под капотом, когда вы обращаетесь к атрибуту в Python? Давайте проведем несколько тестов с модифицированной версией предыдущего примера. Рассмотрим этот код:

                    # lookup.py
                  класс Автомобиль (объект):
                      can_fly = Ложь
                      number_of_weels = 0
                  
                  класс Car (Автомобиль):
                      number_of_weels = 4
                  
                      def __init __ (я, цвет):
                          self.color = цвет
                  
                  my_car = Автомобиль («красный»)
                  
                  печать (my_car.color)
                  печать (my_car.number_of_weels)
                  печать (my_car.can_fly)
                    

                  В этом примере вы создаете экземпляр класса Car , который наследуется от класса Vehicle .Затем вы получаете доступ к некоторым атрибутам. Если вы запустите этот пример, то увидите, что получили все ожидаемые значения:

                    $ python lookup.py
                  красный
                  4
                  Ложь
                    

                  Здесь, когда вы обращаетесь к атрибуту color экземпляра my_car , вы фактически получаете доступ к единственному значению атрибута __dict__ объекта my_car . Когда вы обращаетесь к атрибуту number_of_wheels объекта my_car , вы действительно получаете доступ к единственному значению атрибута __dict__ класса Car .Наконец, когда вы обращаетесь к атрибуту can_fly , вы фактически получаете доступ к нему с помощью атрибута __dict__ класса Vehicle .

                  Это означает, что можно переписать приведенный выше пример следующим образом:

                    # lookup2.py
                  class Vehicle ():
                      can_fly = Ложь
                      number_of_weels = 0
                  
                  класс Car (Автомобиль):
                      number_of_weels = 4
                  
                      def __init __ (я, цвет):
                          self.color = цвет
                  
                  my_car = Автомобиль («красный»)
                  
                  print (my_car .__ dict __ ['цвет'])
                  print (введите (my_car).__dict __ ['number_of_weels'])
                  print (введите (my_car) .__ base __.__ dict __ ['can_fly'])
                    

                  Когда вы протестируете этот новый пример, вы должны получить тот же результат:

                    $ python lookup2.py
                  красный
                  4
                  Ложь
                    

                  Итак, что происходит, когда вы обращаетесь к атрибуту объекта с помощью точечной записи? Как переводчик узнает, что вам действительно нужно? Итак, вот где появляется концепция, называемая цепочкой поиска :

                  • Сначала вы получите результат, возвращенный методом __get__ дескриптора данных , названного в честь искомого атрибута.

                  • Если это не удается, вы получите значение __dict__ вашего объекта для ключа, названного в честь искомого атрибута.

                  • Если это не удалось, то вы получите результат, возвращенный методом __get__ дескриптора , не относящегося к данным, , названного в честь искомого атрибута.

                  • Если это не удается, вы получите значение типа объекта __dict__ для ключа, названного в честь искомого атрибута.

                  • Если это не удается, вы получите значение __dict__ родительского типа вашего объекта для ключа, названного в честь искомого атрибута.

                  • Если это не удается, то предыдущий шаг повторяется для всех родительских типов в порядке разрешения методов вашего объекта.

                  • Если все остальное не удалось, вы получите исключение AttributeError .

                  Теперь вы можете понять, почему важно знать, является ли дескриптор дескриптором данных или дескриптором без данных? Они находятся на разных уровнях поисковой цепочки, и позже вы увидите, что такая разница в поведении может быть очень удобной.

                  Как правильно использовать дескрипторы Python

                  Если вы хотите использовать дескрипторы Python в своем коде, вам просто нужно реализовать протокол дескрипторов . Наиболее важными методами этого протокола являются .__ get __ () и .__ set __ () , которые имеют следующую сигнатуру:

                    __get __ (self, obj, type = None) -> объект
                  __set __ (self, obj, value) -> Нет
                    

                  При реализации протокола имейте в виду следующее:

                  • self — это экземпляр дескриптора, который вы пишете.
                  • obj — это экземпляр объекта, к которому прикреплен ваш дескриптор.
                  • тип — это тип объекта, к которому прикреплен дескриптор.

                  В .__ set __ () у вас нет переменной типа , потому что вы можете вызывать только .__ set __ () для объекта. Напротив, вы можете вызвать .__ get __ () как для объекта, так и для класса.

                  Еще одна важная вещь, которую нужно знать, — это то, что дескрипторы Python создаются только один раз для каждого класса.Это означает, что каждый экземпляр класса, содержащего дескриптор , имеет общих экземпляров этого дескриптора. Это то, чего вы не ожидали, и может привести к классической ловушке, например:

                    # descriptors2.py
                  класс OneDigitNumericValue ():
                      def __init __ (сам):
                          self.value = 0
                      def __get __ (self, obj, type = None) -> объект:
                          вернуть self.value
                      def __set __ (self, obj, value) -> Нет:
                          если значение> 9 или значение <0 или int (значение)! = значение:
                              поднять AttributeError ("Значение недействительно")
                          себя.значение = значение
                  
                  класс Foo ():
                      число = OneDigitNumericValue ()
                  
                  my_foo_object = Foo ()
                  my_second_foo_object = Foo ()
                  
                  my_foo_object.number = 3
                  печать (my_foo_object.number)
                  печать (my_second_foo_object.number)
                  
                  my_third_foo_object = Foo ()
                  печать (my_third_foo_object.number)
                    

                  Здесь у вас есть класс Foo , который определяет атрибут номер , который является дескриптором. Этот дескриптор принимает однозначное числовое значение и сохраняет его в свойстве самого дескриптора.Однако этот подход не работает, потому что каждый экземпляр Foo имеет один и тот же экземпляр дескриптора. По сути, вы создали просто новый атрибут уровня класса.

                  Попробуйте запустить код и проверьте вывод:

                    $ python descriptors2.py
                  3
                  3
                  3
                    

                  Вы можете видеть, что все экземпляры Foo имеют одинаковое значение для атрибута номер , даже если последний был создан после my_foo_object.Установлен атрибут номер .

                  Итак, как можно решить эту проблему? Вы можете подумать, что было бы неплохо использовать словарь для сохранения всех значений дескриптора для всех объектов, к которым он прикреплен. Это кажется хорошим решением, поскольку .__ get __ () и .__ set __ () имеют атрибут obj , который является экземпляром объекта, к которому вы прикреплены. Вы можете использовать это значение как ключ для словаря.

                  К сожалению, у этого решения есть большой недостаток, который вы можете увидеть в следующем примере:

                    # дескрипторы 3.ру
                  класс OneDigitNumericValue ():
                      def __init __ (сам):
                          self.value = {}
                  
                      def __get __ (self, obj, type = None) -> объект:
                          пытаться:
                              вернуть self.value [объект]
                          Кроме:
                              возврат 0
                  
                      def __set __ (self, obj, value) -> Нет:
                          если значение> 9 или значение <0 или int (значение)! = значение:
                              поднять AttributeError ("Значение недействительно")
                          self.value [obj] = значение
                  
                  класс Foo ():
                      число = OneDigitNumericValue ()
                  
                  my_foo_object = Foo ()
                  my_second_foo_object = Foo ()
                  
                  my_foo_object.число = 3
                  печать (my_foo_object.number)
                  печать (my_second_foo_object.number)
                  
                  my_third_foo_object = Foo ()
                  печать (my_third_foo_object.number)
                    

                  В этом примере вы используете словарь для хранения значения атрибута номер для всех ваших объектов внутри вашего дескриптора. Запустив этот код, вы увидите, что он работает нормально и ведет себя так, как ожидалось:

                    $ python descriptors3.py
                  3
                  0
                  0
                    

                  К сожалению, оборотной стороной здесь является то, что дескриптор сохраняет сильную ссылку на объект-владелец.Это означает, что если вы уничтожите объект, память не будет освобождена, потому что сборщик мусора продолжает находить ссылку на этот объект внутри дескриптора!

                  Вы можете подумать, что решением здесь может быть использование слабых ссылок. Хотя это может быть, вам придется иметь дело с тем фактом, что не все может считаться слабым и что, когда ваши объекты собираются, они исчезают из вашего словаря.

                  Лучшее решение здесь - просто не хранить значения в самом дескрипторе, а сохранить их в объекте , к которому дескриптор прикреплен.Попробуйте следующий подход:

                    # descriptors4.py
                  класс OneDigitNumericValue ():
                      def __init __ (я, имя):
                          self.name = имя
                  
                      def __get __ (self, obj, type = None) -> объект:
                          return obj .__ dict __. get (self.name) или 0
                  
                      def __set __ (self, obj, value) -> Нет:
                          obj .__ dict __ [self.name] = значение
                  
                  класс Foo ():
                      number = OneDigitNumericValue ("число")
                  
                  my_foo_object = Foo ()
                  my_second_foo_object = Foo ()
                  
                  my_foo_object.number = 3
                  печать (my_foo_object.number)
                  print (my_second_foo_object.номер)
                  
                  my_third_foo_object = Foo ()
                  печать (my_third_foo_object.number)
                    

                  В этом примере, когда вы устанавливаете значение для атрибута номер вашего объекта, дескриптор сохраняет его в атрибуте __dict__ объекта, к которому он прикреплен, с тем же именем, что и сам дескриптор.

                  Единственная проблема здесь в том, что при создании экземпляра дескриптора вы должны указать имя в качестве параметра:

                    число = OneDigitNumericValue ("число")
                    

                  Не лучше было бы просто написать число = OneDigitNumericValue () ? Может, но если вы используете версию Python менее 3.6, тогда вам понадобится немного магии с метаклассами и декораторами. Однако, если вы используете Python 3.6 или выше, тогда в протоколе дескриптора есть новый метод .__ set_name __ () , который делает всю эту магию за вас, как предложено в PEP 487:

                    __set_name __ (я, владелец, имя)
                    

                  В этом новом методе всякий раз, когда вы создаете экземпляр дескриптора, этот метод вызывается и автоматически устанавливается параметр name .

                  Теперь попробуйте переписать предыдущий пример для Python 3.6 и старше:

                    # descriptors5.py
                  класс OneDigitNumericValue ():
                      def __set_name __ (я, владелец, имя):
                          self.name = имя
                  
                      def __get __ (self, obj, type = None) -> объект:
                          return obj .__ dict __. get (self.name) или 0
                  
                      def __set __ (self, obj, value) -> Нет:
                          obj .__ dict __ [self.name] = значение
                  
                  класс Foo ():
                      число = OneDigitNumericValue ()
                  
                  my_foo_object = Foo ()
                  my_second_foo_object = Foo ()
                  
                  my_foo_object.number = 3
                  печать (my_foo_object.number)
                  print (my_second_foo_object.номер)
                  
                  my_third_foo_object = Foo ()
                  печать (my_third_foo_object.number)
                    

                  Теперь .__ init __ () удален и реализован .__ set_name __ () . Это позволяет создать дескриптор без указания имени внутреннего атрибута, который необходимо использовать для хранения значения. Ваш код теперь выглядит лучше и чище!

                  Запустите этот пример еще раз, чтобы убедиться, что все работает:

                    $ дескрипторы python 5.ру
                  3
                  0
                  0
                    

                  Этот пример должен работать без проблем, если вы используете Python 3.6 или выше.

                  Зачем нужны дескрипторы Python?

                  Теперь вы знаете, что такое дескрипторы Python и как сам Python использует их для поддержки некоторых своих функций, таких как методы и свойства. Вы также узнали, как создать дескриптор Python, избегая при этом некоторых распространенных ошибок. Теперь все должно быть ясно, но вы все равно можете задаться вопросом, зачем вам их использовать.

                  По моему опыту, я знал много продвинутых разработчиков Python, которые никогда раньше не использовали эту функцию и которым она не нужна.Это вполне нормально, потому что не так много случаев, когда требуются дескрипторы Python. Однако это не означает, что дескрипторы Python - это просто академическая тема для продвинутых пользователей. Есть еще несколько хороших вариантов использования, которые могут оправдать цену обучения их использованию.

                  Ленивые свойства

                  Первый и самый простой пример - это ленивых свойств . Это свойства, начальные значения которых не загружаются до первого обращения к ним.Затем они загружают свое начальное значение и сохраняют это значение в кэше для последующего повторного использования.

                  Рассмотрим следующий пример. У вас есть класс DeepThought , который содержит метод mean_of_life () , который возвращает значение после большого количества времени, проведенного в сильной концентрации:

                    # slow_properties.py
                  время импорта
                  
                  класс DeepThought:
                      def значение_of_life (сам):
                          время сна (3)
                          возврат 42
                  
                  my_deep_oughtt_instance = DeepThought ()
                  print (my_deep_gotit_instance.Смысл жизни())
                  печать (моя_глубина_сознания_instance.meaning_of_life ())
                  печать (моя_глубина_сознания_instance.meaning_of_life ())
                    

                  Если вы запустите этот код и трижды попытаетесь получить доступ к методу, вы получите ответ каждые три секунды, что является продолжительностью времени ожидания внутри метода.

                  Теперь ленивое свойство может вместо этого оценить этот метод только один раз при его первом запуске. Затем он кэширует полученное значение, так что, если оно вам снова понадобится, вы можете получить его в кратчайшие сроки.Вы можете добиться этого с помощью дескрипторов Python:

                    # lazy_properties.py
                  время импорта
                  
                  класс LazyProperty:
                      def __init __ (сам, функция):
                          self.function = функция
                          self.name = function .__ name__
                  
                      def __get __ (self, obj, type = None) -> объект:
                          obj .__ dict __ [self.name] = self.function (obj)
                          return obj .__ dict __ [self.name]
                  
                  класс DeepThought:
                      @LazyProperty
                      def значение_of_life (сам):
                          время сна (3)
                          возврат 42
                  
                  my_deep_oughtt_instance = DeepThought ()
                  print (my_deep_gotit_instance.Смысл жизни)
                  печать (моя_глубокая_сознание_instance.meaning_of_life)
                  печать (моя_глубокая_сознание_instance.meaning_of_life)
                    

                  Не торопитесь, чтобы изучить этот код и понять, как он работает. Вы видите здесь мощь дескрипторов Python? В этом примере, когда вы используете дескриптор @LazyProperty , вы создаете экземпляр дескриптора и передаете ему .meaning_of_life () . Этот дескриптор хранит как метод, так и его имя как переменные экземпляра.

                  Поскольку это дескриптор, не относящийся к данным, при первом доступе к значению атрибута Mean_of_life значение .__get __ () вызывается автоматически и выполняет .meaning_of_life () на объекте my_deep_gotit_instance . Полученное значение сохраняется в атрибуте __dict__ самого объекта. Когда вы снова обращаетесь к атрибуту mean_of_life , Python будет использовать цепочку поиска , чтобы найти значение для этого атрибута внутри атрибута __dict__ , и это значение будет немедленно возвращено.

                  Обратите внимание, что это работает, потому что в этом примере вы использовали только один метод .__get __ () протокола дескриптора. Вы также реализовали дескриптор, не связанный с данными. Если бы вы реализовали дескриптор данных, уловка не сработала бы. Следуя цепочке поиска, он имел бы приоритет над значением, хранящимся в __dict__ . Чтобы проверить это, запустите следующий код:

                    # error_lazy_properties.py
                  время импорта
                  
                  класс LazyProperty:
                      def __init __ (сам, функция):
                          self.function = функция
                          self.name = function .__ name__
                  
                      def __get __ (self, obj, type = None) -> объект:
                          объект__dict __ [self.name] = self.function (obj)
                          return obj .__ dict __ [self.name]
                  
                      def __set __ (self, obj, value):
                          проходить
                  
                  класс DeepThought:
                      @LazyProperty
                      def значение_of_life (сам):
                          время сна (3)
                          возврат 42
                  
                  my_deep_oughtt_instance = DeepThought ()
                  печать (моя_глубокая_сознание_instance.meaning_of_life)
                  печать (моя_глубокая_сознание_instance.meaning_of_life)
                  печать (моя_глубокая_сознание_instance.meaning_of_life)
                    

                  В этом примере вы можете видеть, что просто реализация .__set __ () , , даже если он вообще ничего не делает , создает дескриптор данных. Теперь уловка с ленивым свойством перестает работать.

                  D.R.Y. Код

                  Другой типичный вариант использования дескрипторов - это написание кода многократного использования и превращение его в D.R.Y. Дескрипторы Python предоставляют разработчикам отличный инструмент для написания повторно используемого кода, который можно использовать для разных свойств или даже для разных классов.

                  Рассмотрим пример, в котором у вас есть пять разных свойств с одинаковым поведением.Каждому свойству можно присвоить определенное значение, только если это четное число. В противном случае устанавливается значение 0:

                  .
                    # properties.py
                  Значения класса:
                      def __init __ (сам):
                          self._value1 = 0
                          self._value2 = 0
                          self._value3 = 0
                          self._value4 = 0
                          self._value5 = 0
                  
                      @имущество
                      def value1 (self):
                          вернуть self._value1
                  
                      @ value1.setter
                      def value1 (self, value):
                          self._value1 = значение, если значение% 2 == 0 иначе 0
                  
                      @имущество
                      def value2 (self):
                          вернуть себя._value2
                  
                      @ value2.setter
                      def value2 (self, value):
                          self._value2 = значение, если значение% 2 == 0, иначе 0
                  
                      @имущество
                      def value3 (self):
                          вернуть self._value3
                  
                      @ value3.setter
                      def value3 (self, value):
                          self._value3 = значение, если значение% 2 == 0, иначе 0
                  
                      @имущество
                      def value4 (self):
                          вернуть self._value4
                  
                      @ value4.setter
                      def value4 (self, value):
                          self._value4 = значение, если значение% 2 == 0, иначе 0
                  
                      @имущество
                      def value5 (self):
                          вернуть себя._value5
                  
                      @ value5.setter
                      def value5 (self, value):
                          self._value5 = значение, если значение% 2 == 0 иначе 0
                  
                  my_values ​​= Значения ()
                  my_values.value1 = 1
                  my_values.value2 = 4
                  печать (my_values.value1)
                  печать (my_values.value2)
                    

                  Как видите, здесь много дублированного кода. Можно использовать дескрипторы Python для разделения поведения всех свойств. Вы можете создать дескриптор EvenNumber и использовать его для всех свойств, например:

                    # properties2.ру
                  класс EvenNumber:
                      def __set_name __ (я, владелец, имя):
                          self.name = имя
                  
                      def __get __ (self, obj, type = None) -> объект:
                          return obj .__ dict __. get (self.name) или 0
                  
                      def __set __ (self, obj, value) -> Нет:
                          obj .__ dict __ [self.name] = (значение, если значение% 2 == 0, иначе 0)
                  
                  Значения класса:
                      значение1 = Четное число ()
                      значение2 = Четное число ()
                      значение3 = Четное число ()
                      значение4 = Четное число ()
                      значение5 = Четное число ()
                  
                  my_values ​​= Значения ()
                  my_values.value1 = 1
                  my_values.value2 = 4
                  печать (my_values.значение1)
                  печать (my_values.value2)
                    

                  Теперь этот код выглядит намного лучше! Дубликаты исчезли, и теперь логика реализована в одном месте, так что, если вам нужно ее изменить, вы можете сделать это легко.

                  Заключение

                  Теперь, когда вы знаете, как Python использует дескрипторы для поддержки некоторых из своих замечательных функций, вы станете более сознательным разработчиком, который понимает, почему некоторые функции Python были реализованы именно так.

                  Вы узнали:

                  • Что такое дескрипторы Python и когда их использовать
                  • Где дескрипторы используются во внутреннем устройстве Python
                  • Как реализовать свои собственные дескрипторы

                  Более того, теперь вы знаете о некоторых конкретных случаях использования, в которых дескрипторы Python особенно полезны.Например, дескрипторы полезны, когда у вас есть общее поведение, которое должно быть совместно использовано множеством свойств, даже если они принадлежат разным классам.

                  Если у вас есть какие-либо вопросы, оставьте комментарий ниже или свяжитесь со мной в Twitter! Если вы хотите глубже погрузиться в дескрипторы Python, ознакомьтесь с официальным руководством по дескрипторам Python HowTo Guide.

                  Primer on Python Decorators - Real Python

                  В этом руководстве по декораторам мы рассмотрим, что они собой представляют, а также как их создавать и использовать.Декораторы обеспечивают простой синтаксис для вызова функций высшего порядка.

                  По определению декоратор - это функция, которая принимает другую функцию и расширяет ее поведение, не изменяя ее явно.

                  Звучит запутанно, но на самом деле это не так, особенно после того, как вы увидели несколько примеров того, как работают декораторы. Вы можете найти все примеры из этой статьи здесь.

                  Функции

                  Прежде чем вы сможете понять декораторы, вы должны сначала понять, как работают функции.Для наших целей функция возвращает значение на основе заданных аргументов . Вот очень простой пример:

                  >>>
                    >>> def add_one (число):
                  ... вернуть число + 1
                  
                  >>> add_one (2)
                  3
                    

                  В общем, функции в Python могут также иметь побочные эффекты, а не просто превращать входные данные в выходные. Функция print () является основным примером этого: она возвращает None , имея побочный эффект вывода чего-либо на консоль.Однако, чтобы понять декораторы, достаточно думать о функциях как о чем-то, что превращает заданные аргументы в значение.

                  Примечание: В функциональном программировании вы работаете (почти) только с чистыми функциями без побочных эффектов. Хотя Python не является чисто функциональным языком, он поддерживает многие концепции функционального программирования, включая функции как первоклассные объекты.

                  Первоклассные предметы

                  В Python функции - это первоклассные объекты. Это означает, что функций можно передавать и использовать в качестве аргументов , как и любой другой объект (string, int, float, list и т. Д.).Рассмотрим следующие три функции:

                    def say_hello (имя):
                      return f "Привет, {имя}"
                  
                  def be_awesome (имя):
                      return f "Эй, {name}, вместе мы самые крутые!"
                  
                  def greet_bob (greeter_func):
                      return greeter_func ("Боб")
                    

                  Здесь say_hello () и be_awesome () - обычные функции, которые ожидают имя, заданное в виде строки. Однако функция greet_bob () ожидает функцию в качестве аргумента. Мы можем, например, передать ему say_hello () или функцию be_awesome () :

                  >>>
                    >>> greet_bob (say_hello)
                  "Привет, Боб"
                  
                  >>> greet_bob (be_awesome)
                  «Йо Боб, вместе мы самые крутые!»
                    

                  Обратите внимание, что greet_bob (say_hello) относится к двум функциям, но по-разному: greet_bob () и say_hello .Функция say_hello названа без скобок. Это означает, что передается только ссылка на функцию. Функция не выполняется. С другой стороны, функция greet_bob () написана в круглых скобках, поэтому она будет вызываться как обычно.

                  Внутренние функции

                  Можно определять функции внутри других функций . Такие функции называются внутренними функциями. Вот пример функции с двумя внутренними функциями:

                    def parent ():
                      print ("Печать из функции parent ()")
                  
                      def first_child ():
                          print ("Печать из функции first_child ()")
                  
                      def second_child ():
                          print ("Печать из функции second_child ()")
                  
                      second_child ()
                      Первый ребенок()
                    

                  Что происходит, когда вы вызываете функцию parent () ? Подумайте об этом минутку.Результат будет следующим:

                  >>>
                    >>> родитель ()
                  Печать из функции parent ()
                  Печать из функции second_child ()
                  Печать из функции first_child ()
                    

                  Обратите внимание, что порядок, в котором определены внутренние функции, не имеет значения. Как и в случае с любыми другими функциями, печать происходит только при выполнении внутренних функций.

                  Кроме того, внутренние функции не определены до вызова родительской функции.Они имеют локальную область видимости parent () : они существуют только внутри функции parent () как локальные переменные. Попробуйте вызвать first_child () . Вы должны получить ошибку:

                    Traceback (последний вызов последним):
                    Файл "", строка 1, в 
                  NameError: имя first_child не определено
                    

                  Всякий раз, когда вы вызываете parent () , также вызываются внутренние функции first_child () и second_child () .Но из-за своей локальной области видимости они недоступны вне функции parent () .

                  Возврат функций из функций

                  Python также позволяет использовать функции в качестве возвращаемых значений. В следующем примере возвращается одна из внутренних функций из внешней функции parent () :

                    def parent (число):
                      def first_child ():
                          return "Привет, я Эмма"
                  
                      def second_child ():
                          return "Зови меня Лиам"
                  
                      если num == 1:
                          вернуть first_child
                      еще:
                          return second_child
                    

                  Обратите внимание, что вы возвращаете first_child без скобок.Напомним, это означает, что вы возвращаете ссылку на функцию first_child . В отличие от first_child () в круглых скобках относится к результату оценки функции. Это можно увидеть в следующем примере:

                  >>>
                    >>> первый = родительский (1)
                  >>> второй = родительский (2)
                  
                  >>> первый
                  <функция parent.  .first_child в 0x7f599f1e2e18>
                  
                  >>> второй
                  <родительская функция. .second_child на 0x7f599dad5268>
                    

                  Несколько загадочный вывод просто означает, что первая переменная относится к локальной функции first_child () внутри parent () , а second указывает на second_child () .

                  Теперь вы можете использовать первый и второй , как если бы они были обычными функциями, даже если к функциям, на которые они указывают, нельзя получить прямой доступ:

                  >>>
                    >>> первый ()
                  'Привет, я Эмма'
                  
                  >>> второй ()
                  "Зови меня Лиам"
                    

                  Наконец, обратите внимание, что в предыдущем примере вы выполняли внутренние функции в родительской функции, например first_child () .Однако в этом последнем примере вы не добавляли круглые скобки к внутренним функциям - first_child - при возврате. Таким образом, у вас будет ссылка на каждую функцию, которую вы могли бы вызвать в будущем. Есть смысл?

                  Простые декораторы

                  Теперь, когда вы увидели, что функции такие же, как и любой другой объект в Python, вы готовы двигаться дальше и увидеть волшебного зверя, которым является декоратор Python. Начнем с примера:

                    def my_decorator (функция):
                      def wrapper ():
                          print ("Что-то происходит до вызова функции.")
                          func ()
                          print ("Что-то происходит после вызова функции.")
                      возвратная обертка
                  
                  def say_whee ():
                      print ("Уф!")
                  
                  say_whee = my_decorator (say_whee)
                    

                  Можете ли вы угадать, что происходит, когда вы вызываете say_whee () ? Попробуйте:

                  >>>
                    >>> say_whee ()
                  Что-то происходит до вызова функции.
                  Ой!
                  Что-то происходит после вызова функции.
                    

                  Чтобы понять, что здесь происходит, вернитесь к предыдущим примерам.Мы буквально просто применяем все, что вы уже узнали.

                  Так называемое оформление происходит на следующей строке:

                    say_whee = my_decorator (say_whee)
                    

                  Фактически, имя say_whee теперь указывает на внутреннюю функцию wrapper () . Помните, что вы возвращаете оболочку как функцию, когда вызываете my_decorator (say_whee) :

                  >>>
                    >>> say_whee
                  <функция my_decorator. .wrapper по адресу 0x7f3c5dfd42f0>
                    

                  Однако wrapper () имеет ссылку на исходный say_whee () как func и вызывает эту функцию между двумя вызовами print () .

                  Проще говоря: декораторов оборачивают функцию, изменяя ее поведение.

                  Прежде чем двигаться дальше, давайте взглянем на второй пример. Поскольку wrapper () - это обычная функция Python, способ, которым декоратор изменяет функцию, может изменяться динамически.Чтобы не беспокоить соседей, следующий пример будет запускать декорированный код только в течение дня:

                    из datetime import datetime
                  
                  def not_during_the_night (функция):
                      def wrapper ():
                          если 7 <= datetime.now (). hour <22:
                              func ()
                          еще:
                              pass # Тише, соседи спят
                      возвратная обертка
                  
                  def say_whee ():
                      print ("Уф!")
                  
                  say_whee = not_during_the_night (say_whee)
                    

                  Если вы попытаетесь позвонить по номеру say_whee () после отхода ко сну, ничего не произойдет:

                  Синтаксический сахар!

                  То, как вы украсили say_whee () выше, немного неуклюже.Прежде всего, вы набираете имя say_whee три раза. Кроме того, украшение немного скрывается под определением функции.

                  Вместо этого Python позволяет использовать декораторы более простым способом с помощью символа @ , иногда называемого синтаксисом «пирога». Следующий пример делает то же самое, что и первый пример декоратора:

                    def my_decorator (функция):
                      def wrapper ():
                          print ("Что-то происходит до вызова функции.")
                          func ()
                          print ("Что-то происходит после вызова функции.")
                      возвратная обертка
                  
                  @my_decorator
                  def say_whee ():
                      print ("Уф!")
                    

                  Итак, @my_decorator - это просто более простой способ сказать say_whee = my_decorator (say_whee) . Вот как вы применяете декоратор к функции.

                  Повторное использование декораторов

                  Напомним, что декоратор - это обычная функция Python. Доступны все обычные инструменты для повторного использования. Давайте переместим декоратор в отдельный модуль, который можно будет использовать во многих других функциях.

                  Создайте файл с именем decorators.py со следующим содержимым:

                    def do_twice (func):
                      def wrapper_do_twice ():
                          func ()
                          func ()
                      вернуть wrapper_do_twice
                    

                  Примечание: Вы можете назвать свою внутреннюю функцию как хотите, и общее имя, например, wrapper () , обычно подходит. В этой статье вы увидите множество декораторов. Чтобы разделить их, мы назовем внутреннюю функцию тем же именем, что и декоратор, но с префиксом wrapper_ .

                  Теперь вы можете использовать этот новый декоратор в других файлах, выполнив регулярный импорт:

                    из декораторов import do_twice
                  
                  @do_twice
                  def say_whee ():
                      print ("Уф!")
                    

                  Когда вы запустите этот пример, вы должны увидеть, что исходный say_whee () выполняется дважды:

                  >>>
                    >>> say_whee ()
                  Ой!
                  Ой!
                    

                  Украшение функций аргументами

                  Допустим, у вас есть функция, которая принимает некоторые аргументы.Ты еще можешь его украсить? Давай попробуем:

                    из декораторов import do_twice
                  
                  @do_twice
                  def greet (имя):
                      print (f "Привет, {имя}")
                    

                  К сожалению, запуск этого кода вызывает ошибку:

                  >>>
                    >>> привет ("Мир")
                  Отслеживание (последний вызов последний):
                    Файл "", строка 1, в 
                  TypeError: wrapper_do_twice () принимает 0 позиционных аргументов, но дан 1
                    

                  Проблема в том, что внутренняя функция wrapper_do_twice () не принимает никаких аргументов, но ей было передано name = "World" .Вы можете исправить это, позволив wrapper_do_twice () принять один аргумент, но тогда он не будет работать для созданной вами ранее функции say_whee () .

                  Решение состоит в том, чтобы использовать * args и ** kwargs во внутренней функции оболочки. Затем он будет принимать произвольное количество позиционных и ключевых аргументов. Записываем decorators.py следующим образом:

                  .
                    def do_twice (func):
                      def wrapper_do_twice (* args, ** kwargs):
                          func (* аргументы, ** kwargs)
                          func (* аргументы, ** kwargs)
                      вернуть wrapper_do_twice
                    

                  Внутренняя функция wrapper_do_twice () теперь принимает любое количество аргументов и передает их функции, которую она украшает.Теперь оба ваших примера say_whee () и greet () работают:

                  >>>
                    >>> say_whee ()
                  Ой!
                  Ой!
                  
                  >>> привет ("Мир")
                  Привет мир
                  Привет мир
                    

                  Возвращение значений из украшенных функций

                  Что происходит с возвращаемым значением декорированных функций? Что ж, решать декоратору. Допустим, вы украшаете простую функцию следующим образом:

                    из декораторов import do_twice
                  
                  @do_twice
                  def return_greeting (имя):
                      print ("Создание приветствия")
                      return f "Привет, {имя}"
                    

                  Попробуйте использовать:

                  >>>
                    >>> hi_adam = return_greeting ("Адам")
                  Создание приветствия
                  Создание приветствия
                  >>> печать (привет_адам)
                  Никто
                    

                  Ой, ваш декоратор съел возвращаемое значение из функции.

                  Поскольку do_twice_wrapper () не возвращает значение явно, вызов return_greeting ("Adam") закончился тем, что вернул None .

                  Чтобы исправить это, вам нужно убедиться, что функция-оболочка возвращает возвращаемое значение декорированной функции . Измените файл decorators.py :

                    def do_twice (func):
                      def wrapper_do_twice (* args, ** kwargs):
                          func (* аргументы, ** kwargs)
                          return func (* args, ** kwargs)
                      вернуть wrapper_do_twice
                    

                  Возвращаемое значение последнего выполнения функции:

                  >>>
                    >>> return_greeting («Адам»)
                  Создание приветствия
                  Создание приветствия
                  "Привет, Адам"
                    

                  Кто вы на самом деле?

                  Большим удобством при работе с Python, особенно в интерактивной оболочке, является его мощная способность к самоанализу.Самоанализ - это способность объекта знать о своих собственных атрибутах во время выполнения. Например, функция знает свое имя и документацию:

                  >>>
                    >>> печать
                  <встроенная функция печати>
                  
                  >>> print .__ name__
                  'Распечатать'
                  
                  >>> help (распечатать)
                  Справка по встроенной функции print во встроенных модулях:
                  
                  Распечатать(...)
                      <полное справочное сообщение>
                    

                  Самоанализ работает и с функциями, которые вы определяете сами:

                  >>>
                    >>> say_whee
                  <функция do_twice. .wrapper_do_twice по адресу 0x7f43700e52f0>
                  
                  >>> say_whee .__ name__
                  'wrapper_do_twice'
                  
                  >>> помогите (say_whee)
                  Справка по функции wrapper_do_twice в декораторах модулей:
                  
                  wrapper_do_twice ()
                    

                  Однако после оформления say_whee () очень запуталась в своей идентичности. Теперь он сообщает, что это внутренняя функция wrapper_do_twice () внутри декоратора do_twice () . Хотя технически это правда, это не очень полезная информация.

                  Чтобы исправить это, декораторы должны использовать декоратор @ functools.wraps , который сохранит информацию об исходной функции. Обновите decorators.py еще раз:

                    импорт функциональных средств
                  
                  def do_twice (функция):
                      @ functools.wraps (функция)
                      def wrapper_do_twice (* args, ** kwargs):
                          func (* аргументы, ** kwargs)
                          return func (* args, ** kwargs)
                      вернуть wrapper_do_twice
                    

                  Вам не нужно ничего менять в декорированной функции say_whee () :

                  >>>
                    >>> say_whee
                  <функция say_whee в 0x7ff79a60f2f0>
                  
                  >>> say_whee.__название__
                  'say_whee'
                  
                  >>> помогите (say_whee)
                  Справка по функции say_whee в модуле whee:
                  
                  say_whee ()
                    

                  Намного лучше! Теперь say_whee () остается самим собой после оформления.

                  Техническая деталь: Декоратор @ functools.wraps использует функцию functools.update_wrapper () для обновления специальных атрибутов, таких как __name__ и __doc__ , которые используются в интроспекции.

                  Несколько примеров из реального мира

                  Давайте рассмотрим еще несколько полезных примеров декораторов.Вы заметите, что они в основном будут следовать той же схеме, которую вы уже усвоили:

                    импорт функциональных средств
                  
                  декоратор def (func):
                      @ functools.wraps (функция)
                      def wrapper_decorator (* args, ** kwargs):
                          # Сделай что-нибудь перед
                          значение = func (* аргументы, ** kwargs)
                          # Сделайте что-нибудь после
                          возвращаемое значение
                      вернуть wrapper_decorator
                    

                  Эта формула - хороший шаблонный шаблон для создания более сложных декораторов.

                  Примечание: В следующих примерах мы будем предполагать, что эти декораторы сохранены в ваших декораторах .py . Напомним, что вы можете скачать все примеры в этом руководстве.

                  Функции синхронизации

                  Начнем с создания декоратора @timer . Он будет измерять время, необходимое для выполнения функции, и выводить продолжительность на консоль. Вот код:

                    импорт функциональных средств
                  время импорта
                  
                  def таймер (функция):
                      "" "Вывести время выполнения декорированной функции" ""
                      @ functools.wraps (функция)
                      def wrapper_timer (* args, ** kwargs):
                          start_time = время.perf_counter () # 1
                          значение = func (* аргументы, ** kwargs)
                          end_time = time.perf_counter () # 2
                          run_time = end_time - start_time # 3
                          print (f "Завершено {func .__ name __! r} за {run_time: .4f} secs")
                          возвращаемое значение
                      вернуть wrapper_timer
                  
                  @timer
                  def Waste_some_time (num_times):
                      для _ в диапазоне (num_times):
                          сумма ([i ** 2 для i в диапазоне (10000)])
                    

                  Этот декоратор работает, сохраняя время непосредственно перед запуском функции (в строке с пометкой # 1 ) и сразу после завершения функции (в # 2 ).Время, которое занимает функция, является разницей между ними ( # 3 ). Мы используем функцию time.perf_counter () , которая хорошо измеряет временные интервалы. Вот несколько примеров таймингов:

                  >>>
                    >>> Waste_some_time (1)
                  Завершено "Waste_some_time" за 0,0010 секунды
                  
                  >>> Waste_some_time (999)
                  Завершено "Waste_some_time" за 0,3260 секунды
                    

                  Запускай сам. Прорабатывайте код построчно. Убедитесь, что вы понимаете, как это работает.Но не волнуйтесь, если вы не поняли. Декораторы - продвинутые существа. Попробуйте на нем поспать или сделайте рисунок потока программы.

                  Примечание: Декоратор @timer отлично подходит, если вы просто хотите получить представление о времени выполнения ваших функций. Если вы хотите проводить более точные измерения кода, вам следует вместо этого рассмотреть модуль timeit в стандартной библиотеке. Он временно отключает сборку мусора и запускает несколько попыток, чтобы убрать шум из быстрых вызовов функций.

                  Код отладки

                  Следующий декоратор @debug будет печатать аргументы, с которыми вызывается функция, а также ее возвращаемое значение каждый раз, когда функция вызывается:

                    импорт функциональных средств
                  
                  def отладка (функция):
                      "" "Распечатать подпись функции и возвращаемое значение" ""
                      @ functools.wraps (функция)
                      def wrapper_debug (* args, ** kwargs):
                          args_repr = [repr (a) для a в аргументах] # 1
                          kwargs_repr = [f "{k} = {v! r}" для k, v в kwargs.items ()] # 2
                          подпись = "," .join (args_repr + kwargs_repr) # 3
                          print (f "Вызов {func .__ name __} ({подпись})")
                          значение = func (* аргументы, ** kwargs)
                          print (f "{func .__ name __! r} вернула {value! r}") # 4
                          возвращаемое значение
                      вернуть wrapper_debug
                    

                  Подпись создается путем объединения строковых представлений всех аргументов. Цифры в следующем списке соответствуют пронумерованным комментариям в коде:

                  1. Создайте список позиционных аргументов.Используйте repr () , чтобы получить красивую строку, представляющую каждый аргумент.
                  2. Создайте список аргументов ключевого слова. Строка f форматирует каждый аргумент как ключ = значение , где спецификатор ! R означает, что repr () используется для представления значения.
                  3. Списки позиционных аргументов и аргументов ключевого слова объединяются в одну строку подписи с каждым аргументом, разделенным запятой.
                  4. Возвращаемое значение печатается после выполнения функции.

                  Давайте посмотрим, как декоратор работает на практике, применив его к простой функции с одной позицией и одним аргументом ключевого слова:

                    @debug
                  def make_greeting (имя, возраст = Нет):
                      если возраст отсутствует:
                          return f "Привет, {имя}!"
                      еще:
                          return f "Ого, {имя}! {возраст}, ты уже вырос!"
                    

                  Обратите внимание, как декоратор @debug печатает подпись и возвращаемое значение функции make_greeting () :

                  >>>
                    >>> make_greeting ("Бенджамин")
                  Вызов make_greeting ('Бенджамин')
                  «make_greeting» вернул «Привет, Бенджамин!»
                  «Привет, Бенджамин!»
                  
                  >>> make_greeting ("Ричард", возраст = 112)
                  Вызов make_greeting ('Ричард', возраст = 112)
                  make_greeting вернул: «Эй, Ричард! Уже 112, вы растете! »
                  «Эй, Ричард! Уже 112, вы растете! »
                  
                  >>> make_greeting (name = "Dorrisile", возраст = 116)
                  Вызов make_greeting (name = 'Dorrisile', возраст = 116)
                  make_greeting вернул: «Эй, Доррисиль! 116 уже, вы растете! '
                  «Эй, Доррисиль! 116 уже, вы растете! '
                    

                  Этот пример может показаться не сразу полезным, поскольку декоратор @debug просто повторяет то, что вы только что написали.Он более эффективен в применении к небольшим удобным функциям, которые вы сами не вызываете напрямую.

                  В следующем примере вычисляется приближение к математической константе e :

                    импорт математики
                  от декораторов импортировать отладку
                  
                  # Применяем декоратор к стандартной библиотечной функции
                  math.factorial = отладка (math.factorial)
                  
                  def приблизительно_e (условия = 18):
                      вернуть сумму (1 / math.factorial (n) для n в диапазоне (условия))
                    

                  В этом примере также показано, как можно применить декоратор к уже определенной функции.Приближение e основано на следующем расширении ряда:

                  При вызове функции приближаться_e () , вы можете увидеть декоратор @debug в действии:

                  >>>
                    >>> приблизительно_е (5)
                  Вызов факториала (0)
                  'factorial' вернул 1
                  Вызов факториала (1)
                  'factorial' вернул 1
                  Вызов факториала (2)
                  'факториал' вернул 2
                  Вызов факториала (3)
                  'factorial' вернул 6
                  Вызов факториала (4)
                  'factorial' вернул 24
                  2,708333333333333
                    

                  В этом примере вы получаете хорошее приближение к истинному значению e = 2.718281828, добавив всего 5 терминов.

                  Код замедления

                  Следующий пример может показаться не очень полезным. Зачем вам замедлять свой код Python? Вероятно, наиболее распространенный вариант использования состоит в том, что вы хотите ограничить скорость функции, которая постоянно проверяет, изменился ли ресурс, например веб-страница. Декоратор @slow_down будет спать за одну секунду до того, как вызовет декорированную функцию:

                    импорт функциональных средств
                  время импорта
                  
                  def slow_down (func):
                      "" "Спите 1 секунду перед вызовом функции" ""
                      @functools.обертывания (func)
                      def wrapper_slow_down (* args, ** kwargs):
                          время сна (1)
                          return func (* args, ** kwargs)
                      вернуть wrapper_slow_down
                  
                  @замедлять
                  обратный отсчет def (from_number):
                      если from_number <1:
                          print ("Взлет!")
                      еще:
                          печать (from_number)
                          обратный отсчет (from_number - 1)
                    

                  Чтобы увидеть эффект декоратора @slow_down , вам действительно нужно запустить пример самостоятельно:

                  >>>
                    >>> обратный отсчет (3)
                  3
                  2
                  1
                  Взлет!
                    

                  Примечание: Функция обратного отсчета () является рекурсивной функцией.Другими словами, это функция, вызывающая сама себя. Чтобы узнать больше о рекурсивных функциях в Python, см. Наше руководство по рекурсивному мышлению в Python.

                  Декоратор @slow_down всегда спит на одну секунду. Позже вы увидите, как управлять скоростью, передавая аргумент декоратору.

                  Регистрация плагинов

                  Декораторам не нужно оборачивать функцию, которую они украшают. Они также могут просто зарегистрировать, что функция существует, и вернуть ее в развернутом виде.Это можно использовать, например, для создания облегченной архитектуры подключаемого модуля:

                    случайный импорт
                  ПЛАГИНЫ = dict ()
                  
                  регистр def (функция):
                      "" "Зарегистрируйте функцию как плагин" ""
                      ПЛАГИНЫ [func .__ name__] = func
                      функция возврата
                  
                  @регистр
                  def say_hello (имя):
                      return f "Привет, {имя}"
                  
                  @регистр
                  def be_awesome (имя):
                      return f "Эй, {name}, вместе мы самые крутые!"
                  
                  def randomly_greet (имя):
                      приветствующий, greeter_func = random.choice (список (PLUGINS.items ()))
                      print (f "Использование {greeter! r}")
                      return greeter_func (имя)
                    

                  Декоратор @register просто сохраняет ссылку на декорированную функцию в глобальном dict PLUGINS .Обратите внимание, что вам не нужно писать внутреннюю функцию или использовать @ functools.wraps в этом примере, потому что вы возвращаете исходную функцию без изменений.

                  Функция randomly_greet () случайным образом выбирает для использования одну из зарегистрированных функций. Обратите внимание, что словарь PLUGINS уже содержит ссылки на каждый объект функции, зарегистрированный как плагин:

                  >>>
                    >>> ПЛАГИНЫ
                  {'say_hello': <функция say_hello at 0x7f768eae6730>,
                   'be_awesome': <функция be_awesome at 0x7f768eae67b8>}
                  
                  >>> randomly_greet («Алиса»)
                  Использование say_hello
                  "Привет, Алиса"
                    

                  Основным преимуществом этой простой архитектуры подключаемых модулей является то, что вам не нужно поддерживать список существующих подключаемых модулей.Этот список создается, когда плагины регистрируются сами. Это упрощает добавление нового плагина: просто определите функцию и украсьте ее @register .

                  Если вы знакомы с globals () в Python, вы можете увидеть некоторое сходство с тем, как работает архитектура плагина. globals () дает доступ ко всем глобальным переменным в текущей области, включая ваши плагины:

                  >>>
                    >>> globals ()
                  {..., # Множество переменных, не показанных здесь.'say_hello': <функция say_hello в 0x7f768eae6730>,
                   'be_awesome': <функция be_awesome at 0x7f768eae67b8>,
                   'randomly_greet': <функция randomly_greet в 0x7f768eae6840>}
                    

                  Используя декоратор @register , вы можете создать свой собственный тщательно подобранный список интересных переменных, эффективно выбирая вручную некоторые функции из globals () .

                  Пользователь вошел в систему?

                  Последний пример перед тем, как перейти к некоторым более красивым декораторам, обычно используется при работе с веб-фреймворком.В этом примере мы используем Flask для настройки веб-страницы / secret , которая должна быть видна только пользователям, которые вошли в систему или иным образом аутентифицированы:

                    из flask import Flask, g, request, redirect, url_for
                  import functools
                  app = Flask (__ имя__)
                  
                  def login_required (func):
                      "" "Убедитесь, что пользователь вошел в систему, прежде чем продолжить" ""
                      @ functools.wraps (функция)
                      def wrapper_login_required (* args, ** kwargs):
                          если g.user - None:
                              return redirect (url_for ("логин", next = request.url))
                          return func (* args, ** kwargs)
                      вернуть wrapper_login_required
                  
                  @ app.route ("/ секрет")
                  @login_required
                  def secret ():
                      ...
                    

                  Хотя это дает представление о том, как добавить аутентификацию в ваш веб-фреймворк, обычно вам не следует писать такие декораторы самостоятельно. Для Flask вместо этого вы можете использовать расширение Flask-Login, которое добавляет больше безопасности и функциональности.

                  Необычные декораторы

                  До сих пор вы видели, как создавать простые декораторы.У вас уже есть довольно хорошее представление о том, что такое декораторы и как они работают. Не стесняйтесь сделать перерыв в этой статье, чтобы попрактиковаться в том, что вы узнали.

                  Во второй части этого руководства мы рассмотрим более сложные функции, в том числе как использовать следующие:

                  Декорации

                  Есть два разных способа использования декораторов в классах. Первый очень близок к тому, что вы уже делали с функциями: вы можете украсить методы класса .Это было одной из мотиваций для введения декораторов в свое время.

                  Некоторые часто используемые декораторы, даже встроенные в Python, - это @classmethod , @staticmethod и @property . Декораторы @classmethod и @staticmethod используются для определения методов внутри пространства имен класса, которые не связаны с конкретным экземпляром этого класса. Декоратор @property используется для настройки геттеров и сеттеров для атрибутов класса.Разверните поле ниже, чтобы увидеть пример использования этих декораторов.

                  В следующем определении класса Circle используются декораторы @classmethod , @staticmethod и @property :

                    класс Круг:
                      def __init __ (self, radius):
                          self._radius = радиус
                  
                      @имущество
                      радиус деф (self):
                          "" "Получить значение радиуса" ""
                          вернуть self._radius
                  
                      @ radius.setter
                      радиус деф (self, value):
                          "" "Установить радиус, при отрицательном значении повысить ошибку" ""
                          если значение> = 0:
                              себя._radius = значение
                          еще:
                              поднять ValueError ("Радиус должен быть положительным")
                  
                      @имущество
                      область определения (self):
                          "" "Вычислить площадь внутри круга" ""
                          return self.pi () * self.radius ** 2
                  
                      def cyl_volume (self, height):
                          "" "Вычислить объем цилиндра с кругом в качестве основания" ""
                          вернуть self.area * height
                  
                      @classmethod
                      def unit_circle (cls):
                          "" "Заводской метод создания окружности радиусом 1" ""
                          возврат cls (1)
                  
                      @staticmethod
                      def pi ():
                          "" "Значение π, можно использовать математику.пи вместо "" "
                          возврат 3,1415926535
                    

                  В этом классе:

                  • .cylinder_volume () - это обычный метод.
                  • .radius - свойство изменяемое: для него можно задать другое значение. Однако, определив метод установки, мы можем провести некоторое тестирование ошибок, чтобы убедиться, что он не установлен на бессмысленное отрицательное число. Доступ к свойствам осуществляется как к атрибутам без скобок.
                  • .area является недвижимым имуществом: недвижимость без .setter () нельзя изменить. Несмотря на то, что он определен как метод, его можно получить как атрибут без скобок.
                  • .unit_circle () - это метод класса. Он не привязан к одному конкретному экземпляру Circle . Методы класса часто используются как фабричные методы, которые могут создавать определенные экземпляры класса.
                  • .pi () - статический метод. На самом деле он не зависит от класса Circle , за исключением того, что является частью его пространства имен.Статические методы можно вызывать как для экземпляра, так и для класса.

                  Класс Circle может, например, использоваться следующим образом:

                  >>>
                    >>> c = Круг (5)
                  >>> c.radius
                  5
                  
                  >>> c.area
                  78,5398163375
                  
                  >>> c.radius = 2
                  >>> c.area
                  12,566370614
                  
                  >>> c.area = 100
                  AttributeError: невозможно установить атрибут
                  
                  >>> c.cylinder_volume (высота = 4)
                  50.265482456
                  
                  >>> c.radius = -1
                  ValueError: радиус должен быть положительным.
                  
                  >>> c = Круг.unit_circle ()
                  >>> c.radius
                  1
                  
                  >>> c.pi ()
                  3,1415926535
                  
                  >>> Circle.pi ()
                  3,1415926535
                    

                  Давайте определим класс, в котором мы декорируем некоторые из его методов с помощью декораторов @debug и @timer из предыдущих:

                    из декораторов импорт отладки, таймер
                  
                  класс TimeWaster:
                      @отлаживать
                      def __init __ (self, max_num):
                          self.max_num = max_num
                  
                      @timer
                      def Waste_time (self, num_times):
                          для _ в диапазоне (num_times):
                              sum ([i ** 2 for i in range (self.max_num)])
                    

                  Используя этот класс, вы можете увидеть эффект декораторов:

                  >>>
                    >>> tw = TimeWaster (1000)
                  Вызов __init __ (<объект time_waster.TimeWaster по адресу 0x7efccce03908>, 1000)
                  '__init__' не вернул None
                  
                  >>> tw.waste_time (999)
                  Завершено "Waste_time" за 0,3376 секунды
                    

                  Другой способ использования декораторов для классов - это украсить весь класс . Это, например, сделано в новом модуле dataclasses в Python 3.7:

                    из классов данных импортировать класс данных
                  
                  @dataclass
                  класс PlayingCard:
                      ранг: str
                      костюм: ул.
                    

                  Смысл синтаксиса аналогичен декораторам функций. В приведенном выше примере вы могли оформить украшение, написав PlayingCard = dataclass (PlayingCard) .

                  Обычно декораторы классов используются как более простая альтернатива некоторым вариантам использования метаклассов. В обоих случаях вы изменяете определение класса динамически.

                  Написание декоратора класса очень похоже на написание декоратора функции. Единственное отличие состоит в том, что декоратор получит в качестве аргумента класс, а не функцию. Фактически, все декораторы, которые вы видели выше, будут работать как декораторы классов. Когда вы используете их в классе вместо функции, их эффект может быть не таким, каким вы хотите. В следующем примере декоратор @timer применяется к классу:

                    из таймера импорта декораторов
                  
                  @timer
                  класс TimeWaster:
                      def __init __ (self, max_num):
                          себя.max_num = max_num
                  
                      def Waste_time (self, num_times):
                          для _ в диапазоне (num_times):
                              sum ([i ** 2 для i в диапазоне (self.max_num)])
                    

                  Украшение класса не украшает его методы. Напомним, что @timer - это просто сокращение от TimeWaster = timer (TimeWaster) .

                  Здесь @timer измеряет только время, необходимое для создания экземпляра класса:

                  >>>
                    >>> tw = TimeWaster (1000)
                  Завершил TimeWaster за 0.0000 секунд
                  
                  >>> tw.waste_time (999)
                  >>>
                    

                  Позже вы увидите пример определения правильного декоратора класса, а именно @singleton , который гарантирует, что существует только один экземпляр класса.

                  Декораторы вложений

                  Вы можете применить несколько декораторов к функции, наложив их друг на друга:

                    из декораторов import debug, do_twice
                  
                  @отлаживать
                  @do_twice
                  def greet (имя):
                      print (f "Привет, {имя}")
                    

                  Подумайте об этом как о выполняемых декораторах в том порядке, в котором они перечислены.Другими словами, @debug вызывает @do_twice , который вызывает greet () или debug (do_twice (greet ())) :

                  >>>
                    >>> привет ("Ева")
                  Вызов приветствия ('Ева')
                  Привет Ева
                  Привет Ева
                  'привет' вернулся Нет
                    

                  Обратите внимание на разницу, если мы изменим порядок @debug и @do_twice :

                    из декораторов import debug, do_twice
                  
                  @do_twice
                  @отлаживать
                  def greet (имя):
                      print (f "Привет, {имя}")
                    

                  В этом случае @do_twice будет также применен к @debug :

                  >>>
                    >>> привет ("Ева")
                  Вызов приветствия ('Ева')
                  Привет Ева
                  'привет' вернулся Нет
                  Вызов приветствия ('Ева')
                  Привет Ева
                  'привет' вернулся Нет
                    

                  Декораторы с аргументами

                  Иногда бывает полезно передать аргументов декораторам .Например, @do_twice можно расширить до декоратора @repeat (num_times) . Затем в качестве аргумента можно указать количество раз выполнения декорированной функции.

                  Это позволит вам сделать что-то вроде этого:

                    @repeat (num_times = 4)
                  def greet (имя):
                      print (f "Привет, {имя}")
                    
                  >>>
                    >>> привет ("Мир")
                  Привет мир
                  Привет мир
                  Привет мир
                  Привет мир
                    

                  Подумайте, как вы могли бы этого добиться.

                  До сих пор имя, написанное после @ , относилось к объекту функции, который может быть вызван с другой функцией. Чтобы быть последовательным, вам нужно repeat (num_times = 4) , чтобы вернуть объект функции, который может действовать как декоратор. К счастью, вы уже знаете, как возвращать функции! В общем, вам нужно что-то вроде следующего:

                    def повтор (num_times):
                      def decorator_repeat (функция):
                          ... # Создать и вернуть функцию-оболочку
                      вернуть decorator_repeat
                    

                  Обычно декоратор создает и возвращает внутреннюю функцию-оболочку, поэтому полное написание примера даст вам внутреннюю функцию внутри внутренней функции.Хотя это может показаться программным эквивалентом фильма «Начало», мы сейчас все распутаем:

                    def повтор (num_times):
                      def decorator_repeat (функция):
                          @ functools.wraps (функция)
                          def wrapper_repeat (* args, ** kwargs):
                              для _ в диапазоне (num_times):
                                  значение = func (* аргументы, ** kwargs)
                              возвращаемое значение
                          вернуть wrapper_repeat
                      вернуть decorator_repeat
                    

                  Это выглядит немного беспорядочно, но мы поместили только тот же самый шаблон декоратора, который вы уже видели много раз, внутри одного дополнительного def , который обрабатывает аргументы декоратора.Начнем с самой внутренней функции:

                    def wrapper_repeat (* args, ** kwargs):
                      для _ в диапазоне (num_times):
                          значение = func (* аргументы, ** kwargs)
                      возвращаемое значение
                    

                  Эта функция wrapper_repeat () принимает произвольные аргументы и возвращает значение декорированной функции func () . Эта функция-оболочка также содержит цикл, который вызывает декорированную функцию num_times раза. Это не отличается от предыдущих функций оболочки, которые вы видели, за исключением того, что в них используется параметр num_times , который должен быть предоставлен извне.

                  Сделав шаг вперед, вы найдете функцию декоратора:

                    def decorator_repeat (func):
                      @ functools.wraps (функция)
                      def wrapper_repeat (* args, ** kwargs):
                          ...
                      вернуть wrapper_repeat
                    

                  Опять же, decorator_repeat () выглядит точно так же, как функции декоратора, которые вы написали ранее, за исключением того, что он назван по-другому. Это потому, что мы резервируем базовое имя - repeat () - для самой внешней функции, которую будет вызывать пользователь.

                  Как вы уже видели, самая внешняя функция возвращает ссылку на функцию-декоратор:

                    def повтор (num_times):
                      def decorator_repeat (функция):
                          ...
                      вернуть decorator_repeat
                    

                  В функции repeat () происходит несколько тонких вещей:

                  • Определение decorator_repeat () как внутреннюю функцию означает, что repeat () будет ссылаться на объект функции - decorator_repeat .Ранее мы использовали повтор без скобок для ссылки на объект функции. Добавленные круглые скобки необходимы при определении декораторов, принимающих аргументы.
                  • Аргумент num_times , по-видимому, не используется в самом repeat () . Но при передаче num_times создается закрытие, в котором сохраняется значение num_times до тех пор, пока оно не будет использовано позже wrapper_repeat () .

                  Когда все настроено, посмотрим, соответствуют ли результаты ожидаемым:

                    @repeat (num_times = 4)
                  def greet (имя):
                      print (f "Привет, {имя}")
                    
                  >>>
                    >>> привет ("Мир")
                  Привет мир
                  Привет мир
                  Привет мир
                  Привет мир
                    

                  Как раз тот результат, к которому мы стремились.

                  И то и другое, но не беспокойтесь о хлебе

                  Проявив некоторую осторожность, вы также можете определить декораторы , которые можно использовать как с аргументами , так и без них. Скорее всего, вам это не нужно, но иметь гибкость приятно.

                  Как вы видели в предыдущем разделе, когда декоратор использует аргументы, вам нужно добавить дополнительную внешнюю функцию. Задача состоит в том, чтобы ваш код определил, был ли декоратор вызван с аргументами или без них.

                  Поскольку функция для украшения передается напрямую, только если декоратор вызывается без аргументов, функция должна быть необязательным аргументом.Это означает, что все аргументы декоратора должны быть указаны с помощью ключевого слова. Вы можете обеспечить это с помощью специального синтаксиса * , что означает, что все следующие параметры являются только ключевыми словами:

                    def имя (_func = None, *, kw1 = val1, kw2 = val2, ...): # 1
                      def decorator_name (func):
                          ... # Создать и вернуть функцию-оболочку.
                  
                      если _func равно None:
                          вернуть decorator_name # 2
                      еще:
                          вернуть имя_декоратора (_func) # 3
                    

                  Здесь аргумент _func действует как маркер, отмечая, был ли вызван декоратор с аргументами или нет:

                  1. Если name был вызван без аргументов, декорированная функция будет передана как _func .Если он был вызван с аргументами, тогда _func будет Нет , и некоторые из аргументов ключевого слова могли быть изменены по сравнению с их значениями по умолчанию. * в списке аргументов означает, что остальные аргументы не могут быть вызваны как позиционные аргументы.
                  2. В этом случае декоратор был вызван с аргументами. Вернуть функцию-декоратор, которая может читать и возвращать функцию.
                  3. В этом случае декоратор был вызван без аргументов. Немедленно примените декоратор к функции.

                  Используя этот шаблон в декораторе @repeat из предыдущего раздела, вы можете написать следующее:

                    def repeat (_func = None, *, num_times = 2):
                      def decorator_repeat (функция):
                          @ functools.wraps (функция)
                          def wrapper_repeat (* args, ** kwargs):
                              для _ в диапазоне (num_times):
                                  значение = func (* аргументы, ** kwargs)
                              возвращаемое значение
                          вернуть wrapper_repeat
                  
                      если _func равно None:
                          вернуть decorator_repeat
                      еще:
                          вернуть decorator_repeat (_func)
                    

                  Сравните это с оригиналом @repeat .Единственные изменения - это добавленный параметр _func и , если - , иначе в конце.

                  Рецепт 9.6 превосходной Поваренной книги Python показывает альтернативное решение, использующее functools.partial () .

                  Эти примеры показывают, что @repeat теперь можно использовать с аргументами или без них:

                    @repeat
                  def say_whee ():
                      print ("Уф!")
                  
                  @repeat (num_times = 3)
                  def greet (имя):
                      print (f "Привет, {имя}")
                    

                  Напомним, что значение по умолчанию num_times равно 2:

                  >>>
                    >>> say_whee ()
                  Ой!
                  Ой!
                  
                  >>> привет ("Пенни")
                  Привет Пенни
                  Привет Пенни
                  Привет Пенни
                    

                  Декораторы состояния

                  Иногда бывает полезно иметь декоратора, который может отслеживать состояние .В качестве простого примера мы создадим декоратор, который подсчитывает количество вызовов функции.

                  Примечание: В начале этого руководства мы говорили о чистых функциях, возвращающих значение на основе заданных аргументов. Декораторы с отслеживанием состояния совершенно противоположны, где возвращаемое значение будет зависеть от текущего состояния, а также от заданных аргументов.

                  В следующем разделе вы увидите, как использовать классы для сохранения состояния. Но в простых случаях можно обойтись и с помощью атрибутов функции:

                    импорт функциональных средств
                  
                  def count_calls (func):
                      @functools.обертывания (func)
                      def wrapper_count_calls (* args, ** kwargs):
                          wrapper_count_calls.num_calls + = 1
                          print (f "Вызов {wrapper_count_calls.num_calls} из {func .__ name __! r}")
                          return func (* args, ** kwargs)
                      wrapper_count_calls.num_calls = 0
                      вернуть wrapper_count_calls
                  
                  @count_calls
                  def say_whee ():
                      print ("Уф!")
                    

                  Состояние - количество вызовов функции - хранится в атрибуте функции .num_calls функции-оболочки. Вот эффект от его использования:

                  >>>
                    >>> say_whee ()
                  Вызов 1 из say_whee
                  Ой!
                  
                  >>> say_whee ()
                  Вызов 2 из "say_whee"
                  Ой!
                  
                  >>> say_whee.num_calls
                  2
                    

                  Классы как декораторы

                  Типичный способ поддерживать состояние - использовать классы. В этом разделе вы увидите, как переписать пример @count_calls из предыдущего раздела , используя класс в качестве декоратора .

                  Напомним, что синтаксис декоратора @my_decorator - это просто более простой способ сказать func = my_decorator (func) . Следовательно, если my_decorator является классом, ему необходимо принять func в качестве аргумента в своем .__init __ () метод. Кроме того, экземпляр класса должен быть вызываемым, чтобы он мог заменять декорированную функцию.

                  Чтобы экземпляр класса был вызываемым, вы реализуете специальный метод .__ call __ () :

                    класс Счетчик:
                      def __init __ (self, start = 0):
                          self.count = start
                  
                      def __call __ (сам):
                          self.count + = 1
                          print (f "Текущее количество: {self.count}")
                    

                  Метод .__ call __ () выполняется каждый раз, когда вы пытаетесь вызвать экземпляр класса:

                  >>>
                    >>> counter = Counter ()
                  >>> счетчик ()
                  Текущее количество - 1
                  
                  >>> счетчик ()
                  Текущее количество - 2
                  
                  >>> счетчик.считать
                  2
                    

                  Следовательно, типичная реализация класса декоратора должна реализовывать .__ init __ () и .__ call __ () :

                    импорт функциональных средств
                  
                  класс CountCalls:
                      def __init __ (self, func):
                          functools.update_wrapper (сам, функция)
                          self.func = func
                          self.num_calls = 0
                  
                      def __call __ (self, * args, ** kwargs):
                          self.num_calls + = 1
                          print (f "Вызов {self.num_calls} из {self.func .__ name __! r}")
                          вернуть себя.func (* аргументы, ** kwargs)
                  
                  @CountCalls
                  def say_whee ():
                      print ("Уф!")
                    

                  Метод .__ init __ () должен хранить ссылку на функцию и может выполнять любую другую необходимую инициализацию. Вместо декорированной функции будет вызван метод .__ call __ () . По сути, она выполняет то же самое, что и функция wrapper () в наших предыдущих примерах. Обратите внимание, что вам нужно использовать функцию functools.update_wrapper () вместо @functools.обертывания .

                  Этот декоратор @CountCalls работает так же, как и в предыдущем разделе:

                  >>>
                    >>> say_whee ()
                  Вызов 1 из say_whee
                  Ой!
                  
                  >>> say_whee ()
                  Вызов 2 из "say_whee"
                  Ой!
                  
                  >>> say_whee.num_calls
                  2
                    

                  Больше примеров из реального мира

                  Мы далеко продвинулись, разобравшись, как создавать все виды декораторов. Давайте подведем итоги и вложим наши новые знания в создание еще нескольких примеров, которые действительно могут быть полезны в реальном мире.

                  Код замедления, еще раз

                  Как отмечалось ранее, наша предыдущая реализация @slow_down всегда спит в течение одной секунды. Теперь вы знаете, как добавлять параметры к декораторам, поэтому давайте перепишем @slow_down , используя необязательный аргумент rate , который определяет, как долго он спит:

                    импорт функциональных средств
                  время импорта
                  
                  def slow_down (_func = None, *, rate = 1):
                      "" "Спать на заданное количество секунд перед вызовом функции" ""
                      def decorator_slow_down (функция):
                          @functools.обертывания (func)
                          def wrapper_slow_down (* args, ** kwargs):
                              time.sleep (скорость)
                              return func (* args, ** kwargs)
                          вернуть wrapper_slow_down
                  
                      если _func равно None:
                          вернуть decorator_slow_down
                      еще:
                          вернуть decorator_slow_down (_func)
                    

                  Мы используем шаблон, представленный в разделе "Оба, пожалуйста, но не обращайте внимания на хлеб", чтобы сделать @slow_down вызываемым как с аргументами, так и без них. Та же самая рекурсивная функция обратного отсчета () , что и раньше, теперь спит по две секунды между каждым отсчетом:

                    @slow_down (коэффициент = 2)
                  обратный отсчет def (from_number):
                      если from_number <1:
                          print ("Взлет!")
                      еще:
                          печать (from_number)
                          обратный отсчет (from_number - 1)
                    

                  Как и раньше, вы должны запустить пример самостоятельно, чтобы увидеть эффект декоратора:

                  >>>
                    >>> обратный отсчет (3)
                  3
                  2
                  1
                  Взлет!
                    

                  Создание синглтонов

                  Синглтон - это класс с одним экземпляром.В Python есть несколько синглтонов, которые вы часто используете, в том числе None , True и False . Дело в том, что None - синглтон, который позволяет вам сравнивать None с использованием ключевого слова is , как вы видели в разделе "Оба, пожалуйста":

                   , если _func равно None:
                      вернуть decorator_name
                  еще:
                      вернуть имя_декоратора (_func)
                    

                  Использование is возвращает True только для объектов, которые являются одним и тем же экземпляром.Следующий декоратор @singleton превращает класс в синглтон, сохраняя первый экземпляр класса как атрибут. Более поздние попытки создания экземпляра просто возвращают сохраненный экземпляр:

                    импорт функциональных средств
                  
                  def singleton (cls):
                      "" "Сделать класс Singleton-классом (только один экземпляр)" ""
                      @ functools.wraps (cls)
                      def wrapper_singleton (* args, ** kwargs):
                          если не wrapper_singleton.instance:
                              wrapper_singleton.instance = cls (* аргументы, ** kwargs)
                          вернуть wrapper_singleton.пример
                      wrapper_singleton.instance = Нет
                      вернуть wrapper_singleton
                  
                  @singleton
                  класс TheOne:
                      проходить
                    

                  Как видите, этот декоратор классов следует тому же шаблону, что и декораторы наших функций. Единственное отличие состоит в том, что мы используем cls вместо func в качестве имени параметра, чтобы указать, что он предназначен для декоратора класса.

                  Посмотрим, работает ли:

                  >>>
                    >>> first_one = TheOne ()
                  >>> another_one = TheOne ()
                  
                  >>> id (first_one)
                  140094218762280
                  
                  >>> id (другой_он)
                  140094218762280
                  
                  >>> first_one это другой_one
                  Правда
                    

                  Кажется очевидным, что first_one действительно является тем же экземпляром, что и another_one .

                  Примечание: Singleton-классы на самом деле не так часто используются в Python, как в других языках. Эффект синглтона обычно лучше реализовать как глобальную переменную в модуле.

                  Кэширование возвращаемых значений

                  Декораторы могут предоставить хороший механизм для кэширования и запоминания. В качестве примера рассмотрим рекурсивное определение последовательности Фибоначчи:

                    из декораторов import count_calls
                  
                  @count_calls
                  def fibonacci (число):
                      если число <2:
                          вернуть номер
                      вернуть фибоначчи (число - 1) + фибоначчи (число - 2)
                    

                  Хотя реализация проста, производительность во время выполнения ужасна:

                  >>>
                    >>> фибоначчи (10)
                  <Большой объем вывода count_calls>
                  55
                  
                  >>> фибоначчи.num_calls
                  177
                    

                  Чтобы вычислить десятое число Фибоначчи, вам действительно нужно вычислить только предыдущие числа Фибоначчи, но эта реализация каким-то образом требует колоссальных 177 вычислений. Быстро становится хуже: требуется 21891 вычислений для фибоначчи (20), и почти 2,7 миллиона вычислений для 30-го числа. Это потому, что код продолжает пересчитывать уже известные числа Фибоначчи.

                  Обычное решение - реализовать числа Фибоначчи с использованием цикла для и таблицы поиска.Однако простое кеширование вычислений тоже поможет:

                    импорт функциональных средств
                  из декораторов импортировать count_calls
                  
                  def кеш (функция):
                      "" "Сохранять кеш предыдущих вызовов функций" ""
                      @ functools.wraps (функция)
                      def wrapper_cache (* args, ** kwargs):
                          cache_key = аргументы + кортеж (kwargs.items ())
                          если cache_key отсутствует в wrapper_cache.cache:
                              wrapper_cache.cache [cache_key] = func (* аргументы, ** kwargs)
                          вернуть wrapper_cache.cache [cache_key]
                      wrapper_cache.кеш = dict ()
                      вернуть wrapper_cache
                  
                  @cache
                  @count_calls
                  def fibonacci (число):
                      если число <2:
                          вернуть номер
                      вернуть фибоначчи (число - 1) + фибоначчи (число - 2)
                    

                  Кэш работает как справочная таблица, поэтому теперь fibonacci () выполняет необходимые вычисления только один раз:

                  >>>
                    >>> фибоначчи (10)
                  Вызов 1 из 'fibonacci'
                  ...
                  Звоните 11 из 'fibonacci'
                  55
                  
                  >>> фибоначчи (8)
                  21 год
                    

                  Обратите внимание, что при последнем вызове fibonacci (8) никаких новых вычислений не требовалось, поскольку восьмое число Фибоначчи уже было вычислено для fibonacci (10) .

                  В стандартной библиотеке кэш наименее недавно использованного (LRU) кеша доступен как @ functools.lru_cache .

                  У этого декоратора больше возможностей, чем у того, что вы видели выше. Вы должны использовать @ functools.lru_cache вместо написания собственного декоратора кеша:

                    импорт функциональных средств
                  
                  @ functools.lru_cache (maxsize = 4)
                  def fibonacci (число):
                      print (f "Вычисление фибоначчи ({число})")
                      если число <2:
                          вернуть номер
                      вернуть фибоначчи (число - 1) + фибоначчи (число - 2)
                    

                  Параметр maxsize указывает, сколько последних вызовов кэшируется.Значение по умолчанию - 128, но вы можете указать maxsize = None , чтобы кэшировать все вызовы функций. Однако имейте в виду, что это может вызвать проблемы с памятью, если вы кэшируете много больших объектов.

                  Вы можете использовать метод .cache_info () , чтобы увидеть, как работает кеш, и вы можете настроить его при необходимости. В нашем примере мы использовали искусственно маленький maxsize , чтобы увидеть эффект удаления элементов из кеша:

                  >>>
                    >>> фибоначчи (10)
                  Вычисление фибоначчи (10)
                  Вычисление фибоначчи (9)
                  Вычисление фибоначчи (8)
                  Вычисление фибоначчи (7)
                  Вычисление фибоначчи (6)
                  Вычисление фибоначчи (5)
                  Вычисление фибоначчи (4)
                  Вычисление фибоначчи (3)
                  Вычисление фибоначчи (2)
                  Вычисление фибоначчи (1)
                  Вычисление фибоначчи (0)
                  55
                  
                  >>> фибоначчи (8)
                  21 год
                  
                  >>> фибоначчи (5)
                  Вычисление фибоначчи (5)
                  Вычисление фибоначчи (4)
                  Вычисление фибоначчи (3)
                  Вычисление фибоначчи (2)
                  Вычисление фибоначчи (1)
                  Вычисление фибоначчи (0)
                  5
                  
                  >>> фибоначчи (8)
                  Вычисление фибоначчи (8)
                  Вычисление фибоначчи (7)
                  Вычисление фибоначчи (6)
                  21 год
                  
                  >>> фибоначчи (5)
                  5
                  
                  >>> фибоначчи. 3")
                  объем def (радиус, высота):
                      вернуть математику.3 ":
                      вернуть math.pi * radius ** 2 * height
                    

                  Однако, поскольку аннотации используются для подсказок типа, было бы трудно комбинировать такие единицы, как аннотации, с проверкой статического типа.

                  Единицы становятся еще более мощными и увлекательными, когда они связаны с библиотекой, которая может конвертировать единицы. Одна такая библиотека - пинта . Установив пинту ( пинта установит пинту ), вы можете, например, преобразовать объем в кубические дюймы или галлоны:

                  >>>
                    >>> импортная пинта
                  >>> урег = пинта.UnitRegistry ()
                  >>> vol = volume (3, 5) * ureg (volume.unit)
                  
                  >>> том
                  <Количество (141,3716694115407, 'сантиметр ** 3')>
                  
                  >>> vol.to ("кубические дюймы")
                  <Количество (8,627028576414954, дюйм ** 3 дюйма)>
                  
                  >>> vol.to ("галлоны"). m # Величина
                  0,0373464440537444
                    

                  Вы также можете изменить декоратор, чтобы напрямую возвращать пинту Количество . Такое количество получается путем умножения значения на единицу. В пинте единицы должны быть найдены в Реестре единиц .Реестр хранится как атрибут функции, чтобы не загромождать пространство имен:

                    def use_unit (unit):
                      "" "Заставить функцию вернуть количество с заданной единицей измерения" ""
                      use_unit.ureg = pint.UnitRegistry ()
                      def decorator_use_unit (функция):
                          @ functools.wraps (функция)
                          def wrapper_use_unit (* args, ** kwargs):
                              значение = func (* аргументы, ** kwargs)
                              возвращаемое значение * use_unit.ureg (unit)
                          вернуть wrapper_use_unit
                      вернуть decorator_use_unit
                  
                  @use_unit («метры в секунду»)
                  def average_speed (расстояние, продолжительность):
                      расстояние / продолжительность возврата
                    

                  С декоратором @use_unit преобразование единиц практически не требует усилий:

                  >>>
                    >>> bolt = average_speed (100, 9.58)
                  >>> болт
                  <Количество (10,438413361169102, "метр в секунду")>
                  
                  >>> bolt.to ("км в час")
                  <Количество (37,578288100208766, "километр / час")>
                  
                  >>> bolt.to ("миль / ч"). m # Величина
                  23.35006567

                  45

                  Проверка JSON

                  Давайте посмотрим на последний вариант использования. Взгляните на следующий обработчик маршрута Flask:

                    @ app.route ("/ grade", methods = ["POST"])
                  def update_grade ():
                      json_data = request.get_json ()
                      если "student_id" отсутствует в json_data:
                          прервать (400)
                      # Обновление базы данных
                      вернуть "успех!"
                    

                  Здесь мы гарантируем, что ключ student_id является частью запроса.Хотя эта проверка работает, она не относится к самой функции. К тому же, возможно, есть и другие маршруты, которые используют ту же проверку. Итак, давайте оставим его СУХИМ и абстрагируем ненужную логику с помощью декоратора. Следующий декоратор @validate_json выполнит эту работу:

                    из импорта колбы Flask, request, abort
                  import functools
                  app = Flask (__ имя__)
                  
                  def validate_json (* ожидаемые_арги): # 1
                      def decorator_validate_json (func):
                          @functools.обертывания (func)
                          def wrapper_validate_json (* args, ** kwargs):
                              json_object = request.get_json ()
                              для ожидаемого_арга в ожидаемом_арг: # 2
                                  если ожидаемый_арг отсутствует в json_object:
                                      прервать (400)
                              return func (* args, ** kwargs)
                          вернуть wrapper_validate_json
                      вернуть decorator_validate_json
                    

                  В приведенном выше коде декоратор принимает список переменной длины в качестве аргумента, чтобы мы могли передать столько строковых аргументов, сколько необходимо, каждый из которых представляет ключ, используемый для проверки данных JSON:

                  1. Список ключей, которые должны присутствовать в JSON, передается в качестве аргументов декоратору.
                  2. Функция-оболочка проверяет наличие каждого ожидаемого ключа в данных JSON.

                  Затем обработчик маршрута может сосредоточиться на своей реальной работе - обновлении оценок - поскольку он может с уверенностью предположить, что данные JSON действительны:

                    @ app.route ("/ grade", methods = ["POST"])
                  @validate_json ("student_id")
                  def update_grade ():
                      json_data = request.get_json ()
                      # Обновление базы данных.
                      вернуть "успех!"
                    

                  Заключение

                  Это был настоящий путь! Вы начали это руководство с более внимательного изучения функций, в частности того, как они могут быть определены внутри других функций и переданы так же, как любой другой объект Python.Затем вы узнали о декораторах и о том, как их писать так, чтобы:

                  • Их можно использовать повторно.
                  • Они могут украшать функции аргументами и возвращаемыми значениями.
                  • Они могут использовать @ functools.wraps , чтобы больше походить на декорированную функцию.

                  Во второй части руководства вы увидели более продвинутые декораторы и узнали, как:

                  • Декорировать классы
                  • Декораторы гнезд
                  • Добавить аргументы декораторам
                  • Сохранить состояние в декораторах
                  • Использовать классы как декораторы

                  Вы видели, что для определения декоратора вы обычно определяете функцию, возвращающую функцию-оболочку.Функция-оболочка использует * args и ** kwargs для передачи аргументов декорированной функции. Если вы хотите, чтобы ваш декоратор также принимал аргументы, вам нужно вложить функцию-оболочку в другую функцию. В этом случае обычно получается три оператора return .

                  Вы можете найти код из этого руководства в Интернете.

                  Дополнительная литература

                  Если вы все еще ищете больше, в нашей книге Python Tricks есть раздел о декораторах, как и в Поваренной книге Python Дэвида Бизли и Брайана К.Джонс.

                  Для более глубокого погружения в историческую дискуссию о том, как декораторы должны быть реализованы в Python, см. PEP 318, а также Python Decorator Wiki. Дополнительные примеры декораторов можно найти в библиотеке декораторов Python. Декоратор Модуль может упростить создание ваших собственных декораторов, а его документация содержит дополнительные примеры декораторов.

                  Кроме того, мы составили для вас небольшую и интересную шпаргалку по декораторам Python:

                  Свойства показателей (Алгебра 1, Показатели и экспоненциальные функции) - Mathplanet

                  В предыдущих главах мы рассказали о полномочиях.{30}} $$

                  Учебники по

                  Camtasia | ТехСмит

                  Camtasia Учебники | TechSmith

                  {{display}}

                  Количество: {{количество}}

                  {{total}}

                  {{#each groups}} {{#each items}} {{#if selected}}

                  {{display}}

                  {{#iff path 'содержит' 'upgrade'}}

                  Включено

                  {{еще}}

                  {{total}}

                  {{/ iff}} {{/если}} {{/каждый}} {{/каждый}}
                1. {{/ iff}} {{/ eachByOrder}} {{#each items}} {{#each items}} {{#iff path '===' 'SystemExtension.shippingcalculation '}} {{/ iff}} {{/каждый}} {{/каждый}} {{#каждый заказ}} {{#iff taxValue "! ==" 0}}

                  {{#taxLabel taxType 'Tax:' 'НДС:' 'Потребительский налог:'}} {{/ taxLabel}}

                  {{налог}}

                  {{/ iff}}

                  {{itemCount this}} {{#isPlural this}} товаров {{else}} Товар {{/ isPlural}}

                  Всего:

                  {{total}}

                  {{/каждый}}

                  Работа с внешними носителями

                  Практика построения графиков логарифмических функций

                  Vmware vcenter 6.7 загрузить iso

                  Дешевые квартиры в Сан-Антонио Все счета оплачены

                  Есть определенные функции, такие как экспоненциальные функции, которые имеют множество приложений в реальном мире и имеют полезные обратные функции. Графические экспоненциальные функции используются часто, мы часто слышим о ситуациях, которые имеют экспоненциальный рост или экспоненциальный спад. Обратные к экспоненциальным функциям являются логарифмическими функциями. Графики ... Журнал миллиметровой бумаги. Log - сокращение от logarithmic, эта миллиметровая бумага используется для построения данных, значения которых изменяются экспоненциально.То есть значения резко меняются очень быстро. В миллиметровой бумаге есть разделы, которые сжимают большие диапазоны значений, что позволяет рисовать большие и малые числа, сохраняя при этом возможность видеть все. Подробнее

                  Слоты дебаффа wow classic

                  25 марта 2020 г. · Графики в логарифмической шкале затрудняют различение между медленно увеличивающейся скоростью и уменьшающейся скоростью. Поскольку во многих графиках, связанных с COVD, используется ось логарифмической шкалы, я написал вторую статью, в которой показано, как «время удвоения» связано с наклоном графика на оси логарифмической шкалы.Найдите уклон. Из приведенного графика найдите наклон линии. Алгебра 2 Уроки и практика CCSS - это бесплатный сайт для студентов (и учителей), изучающих алгебру на втором курсе средней школы. Практика с логарифмическими функциями MathBitsNotebook.com– Определение экспоненциальной функции - Графические экспоненциальные функции - Экспоненциальный рост и экспоненциальное убывание • Сложный процент • Логарифмы - Логарифмы с основанием a ∗ Определение ∗ Экспоненциальная запись против логарифмической записи ∗ Вычисление логарифмической записи ∗ Вычисление логарифмов ∗ Область логарифмов...

                  Как удалить устройство из моей учетной записи Google 2019

                  4. имеет график, асимптотический по оси -ax. Рисунок C. (0,1) (1,0). Логарифмические функции и их графики Для всех действительных чисел функция, определяемая с помощью, называется естественной экспоненциальной функцией. экспоненциальная функция, определяемая с помощью, имеет следующие свойства :. 5. является однозначной функцией. 6. - возрастающая функция, если 7. - убывающая ...

                  National geographic starter rock тумблер

                  30-дневный график времени или качества практики Создайте наглядную диаграмму своей повседневной практики.Пример 30-дневного графика ежедневного времени практики. Как студент использовал график для управления и увеличения времени практики. График подготовки к выступлению или концерту Планируйте подготовку на несколько недель или месяцев. См. Образец на стр. 218 Пути музыканта. Предварительная оценка ...

                  Sikeston mo news

                  Экспоненциальные и логарифмические функции в математике A-Level (с сентября 2017 г.): в дополнение к вышесказанному, студенты, обучающиеся на A-Level по математике, также должны будут изучить следующие области ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫХ И ЛОГАРИФМИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ: Студенты могут быть обязаны рисовать графики формы

                  Почему вертолет пролетает над моим домом прямо сейчас 2020

                  Режимы.Вы можете создавать: Сети - двухмерные очертания трехмерных форм, включая правильные многогранники, призмы, пирамиды, цилиндры и конусы; Миллиметровка - координатные графики, полярные координаты, логарифмическая миллиметровка Ответ: Из этих функций только h (x) не является экспоненциальной функцией. Помните, что независимая переменная должна появиться в экспоненте, чтобы функция была экспоненциальной. Вернуться к упражнениям. Вопрос: Какова область определения экспоненциальной функции f (x) = kb x? Какой диапазон? Опишите форму графика для b> 1 и для b <1.

                  Рабочий лист диаграмм рассеяния и линий тренда pdf

                  Q. Дан график логарифмической функции. Выберите функцию для этого графика. Существует два метода построения логарифмов. Вы можете использовать эти материалы, чтобы узнать, как правильно построить эти уравнения и как заставить графики сдвигаться на координатной плоскости. Контрольный опрос и рабочий лист ...

                  Гаечный ключ для тазовых гаек

                  Учащиеся играют в обобщенную версию игры «Соединить четыре», получая шанс разместить фигуру на доске, решив алгебраическое уравнение.Параметры: уровень сложности решаемых уравнений и тип проблемы. Команды. Вопросы и ответы для работы. Stack Overflow for Teams - это закрытое и безопасное место, где вы и ваши коллеги можете находить информацию и делиться ею. Графики логарифмов хорошо подходят. Когда вас интересует количественная оценка относительного изменения, а не абсолютной разницы. Рассмотрим, например, график ниже. Если вы хотите сжать данные большого размера. Рассмотрим, например, что масштаб графика ниже варьируется от 1000 до 100000 по оси Y и от 1 до 100 по оси X - такие большие масштабы, которые могут быть типичными для научных данных, часто легче представить логарифмически.2 в текстовое поле f и нажмите кнопку «График». Эта функция не является четной, поэтому, когда мы построим ее отражение относительно оси Y, мы получим новый график. В текстовом поле g введите f (-x) и нажмите кнопку «График». График g - это отражение относительно оси y графика f. Поскольку мы видим два различных графа, мы знаем, что f не является четным. Выберите одну тему из главы для подробного объяснения: построение графиков экспоненциальных функций, решение экспоненциальных уравнений и неравенств, логарифмы и логарифмические функции, решение логарифмических уравнений и неравенств, свойства логарифмов, общие логарифмы, основание e и натуральные логарифмы или использование экспоненциальных и логарифмических Функции.

                  Zte z986dl прямой разговор

                  Графические логарифмические функции. Функция является обратной функцией экспоненциальной функции y = b x. Рассмотрим функцию y = 3 x. Это можно изобразить следующим образом: График обратной функции любой функции является отражением графика функции относительно линии y = x. Итак, график логарифмической функции y = log 3 (x), который является обратной функцией y = 3 x, является отражением приведенного выше графика относительно линии y = x. Графы логарифмических функций.Логарифмическая и экспоненциальная функции противоположны друг другу. Следовательно, график y = log a x является отражением графика y = a x через линию y = x. Общая форма графика логарифмической функции зависит от того, является ли 0 1. Два разных случая графически ... 21 декабря 2020 г. · Графические логарифмические функции. Теперь, когда мы нащупали набор значений, для которых определена логарифмическая функция, мы переходим к построению графиков логарифмических функций.Семейство логарифмических функций включает функцию набора инструментов \ (y = {\ log} _b (x) \) вместе со всеми ее преобразованиями: сдвигами, растяжениями, сжатием и отражениями. Таблицы графиков. Ниже мы создали форму, которая позволяет вам вводить свои собственные значения для создания рабочего листа графика. Вы можете изменить цвета и числа, относящиеся к каждому из них. После завершения мы создадим привлекательный рабочий лист, который вы сможете распечатать для использования в классе.

                  Emco msi package builder crack

                  Vanier College Sec V Математический факультет 201-015-50 Рабочий лист: логарифмическая функция 1.Найдите значение y. (1) журнал 5 25 = y (2) журнал 3 1 = y (3) журнал 16 4 = y (4) журнал 2 1 8 = y (5) журнал

                  .
                2. Добавить комментарий

                  Ваш адрес email не будет опубликован.