Изучаем декораторы в python

Содержание

Функция print

Формат вызова:

print(value, …, sep=’ ‘, end=’\n’, file=sys.stdout, flush=False)

выводит в файл file значение value, добавляя в конце вывода строку end
элементы value разделены строкой sep. Если flush=True, тогда после
выполнения команды посылается команда очистки буферов ввода/вывода.

value может быть любым объектом python

чаще всего эта функция используется для вывода строковых сообщений.

форматрирование строк

для того, чтобы вывести форматированную строку на экран, нужно использовать строку с символами форматирования:

%s — подстановка строки

%d — подстановка целого числа

%f — подстановка числа с плавающей точкой

Подстановочные аргументы передаются в строку форматирования с помощью оператора %, за которым следует кортеж с постановочными аргументами.

Функция input

Формат вызова:

input(prompt=None, /)

Читает строку со стандартного ввода. Символ перевода строки опускается.

Если prompt указан, то он выводится в стандартный вывод без символа перевода строки.

Если пользователь послал сигнал EOF (*nix: Ctrl-D, Windows: Ctrl-Z-Return), вызывает исключение EOFError. На *nix системах используется библиотека readline, если таковая установлена.

Оператор присваивания

Оператор присваивания в Python, как и во многих других языках программирования это .
Поскольку все в Python объекты, операция присваивания копирует ссылку на объект. Это так в случае изменяемых объектов (), однако для неизменяемых, таких как , происходит создание нового объекта.

While loop

Выражение или цикл «пока» имеет следующий вид:

Цикл выполняется, пока истинно, если условие нарушается, выполняется блок и осуществляется выход из цикла

Пример:

For loop

В питоне цикл используется для прохода всех элементов в последовательности (строка, список, кортеж) или другого итерируемого объекта.

вычисляется один раз; оно должно вернуть итерируемый объект. Suite выполняется каждый раз для каждого элемента из итератора. Каждый элемент итератора в свою очередь присваивается и затем выполняется .

Когда элементы итератора исчерпываются (когда последовательность заканчивается или итератор вызывает исключение), выполняется из ветки и цикл завершается.

Если в теле цикла вызывается , она завершает цикл, без выполнения ветки . в теле цикла пропускает оставшуюся часть кода до новой итерации или до ветки , если новой итерации нет.

Цикл присваивает значения переменным из . Это действие переписывает все предыдущие присваивания переменным, включае те, что были сделаны в теле цикла.

имена из не удаляются по завершении цикла, но если итерируемая последовательность пуста, они не будут инициализированы.

функция возвращает итератор, с помощью которого можно с эмулировать работу цикла в паскале. .

Если мы итерируем по mutable объекту и нам нужно удалять или вставлять туда элементы, то цикл вида:

будет выполняться неверно, поскольку при удалении из списка его размер уменьшится, и в позиции, куда указывает итератор, будет стоять следующий элемент. На следующем шаге позиция итератора снова сдвинется, приведя к тому, что один элемент будет пропущен.

То же касается и вставки.

Выход из решения — создать временную копию списка, например с помощью сечения.

Здесь мы итерировать будем копию списка, а удалять элементы из оригинала.

Init-only variables

The other place where dataclass inspects a type annotation is to
determine if a field is an init-only variable. It does this by seeing
if the type of a field is of type dataclasses.InitVar. If a field
is an InitVar, it is considered a pseudo-field called an init-only
field. As it is not a true field, it is not returned by the
module-level fields() function. Init-only fields are added as
parameters to the generated __init__ method, and are passed to
the optional __post_init__ method. They are not otherwise used
by Data Classes.

For example, suppose a field will be initialized from a database, if a
value is not provided when creating the class:

@dataclass
class C:
    i: int
    j: int = None
    database: InitVar = None

    def __post_init__(self, database):
        if self.j is None and database is not None:
            self.j = database.lookup('j')

c = C(10, database=my_database)

The __init__() Method

Python has a special method called that you can add to your class. The method is invoked whenever an object is created from the class. Therefore you can make use of the method without having to explictly call it.

Here’s a simple example to demonstrate:

# Create the class
class MyClass:

def __init__(self):
self.a = «Hey»

def b(self):
return «Hello World»

# Create an object from the class
o = MyClass()

# Now we can work with the object
print(o.a)
print(o.b())Result

Hey
Hello World

We can access the variable using (i.e. ). So if we had an object called and another called then we could use and respectively.

Для чего нужны методы класса в Python?

Следующие примеры кода должны сделать понимание метода класса более ясным. Далее рассмотрим пример класса, имеющего дело с информацией о дате (это будет шаблон):

class Date
    def __init__(self, day=, month=, year=):
        self.day = day
        self.month = month
        self.year = year

    def string_to_db(self):
        return f'{self.year}-{self.month}-{self.day}'

Этот класс, очевидно, можно использовать для хранения информации об определенных датах, без информации о часовом поясе (предположим, что все даты представлены в формате UTC).

Здесь есть конструктор , типичный инициализатор экземпляров классов Python, который получает аргументы как типичный метод экземпляра, имея первый необязательный аргумент , который содержит ссылку на вновь созданный экземпляр.

Например есть несколько задач, которые можно решить при помощи будущих методов этого класса, не только определенного для примера метода, банального перевода числовых значений в формат строки с датой для баз данных.

Предположим, что мы хотим создать много экземпляров класса с информацией о дате, поступающей из внешнего источника, в виде строки с форматом . Предположим, нужно сделать это в разных местах исходного кода проекта.

Итак, что для этого необходимо сделать:

• Выполнить синтаксический анализ строки, получить день, месяц и год как три целочисленные переменные или кортеж из трех элементов, включающий эти переменные.
• Создать экземпляр , передав эти значения в конструктор класса при его создании.

Это будет выглядеть так:

>>> string_date = '10.10.2020'
>>> day, month, year = map(int, string_date.split('.'))
>>> date = Date(day, month, year)
>>> date.string_to_db()
# '2020-10-10'

Для выполнения этой задачи, например C++ или Java может реализовать такую ​​возможность с перегрузкой метода , но в Python перегрузка отсутствует. Вместо нее необходимо использовать метод класса (декоратор @classmethod).

Создадим еще один «конструктор».

class Date(object):
    def __init__(self, day=, month=, year=):
        self.day = day
        self.month = month
        self.year = year

    @classmethod
    def from_string(cls, date_as_string):
        day, month, year = map(int, date_as_string.split('.'))
        date1 = cls(day, month, year)
        return date1

    def string_to_db(self):
        return f'{self.year}-{self.month}-{self.day}'

Обратите внимание, как используется аргумент в методе класса вместо прямого вызова конструктора класса. Теперь создать новый экземпляр , так же, можно следующим образом:

Теперь создать новый экземпляр , так же, можно следующим образом:

>>> date1 = Date.from_string('30.12.2020')
>>> date1.string_to_db()
# '2020-12-30'
>>> date2 = Date.from_string('01.01.2021')
>>> date2.string_to_db()
# '2021-1-1'

Рассмотрим приведенную выше реализацию чтобы понять, какие преимущества здесь есть:

• Реализован синтаксический анализ строки даты в одном месте, и теперь его можно использовать повторно.
• Инкапсуляция здесь отлично работает. Если вы думаете, что можете реализовать синтаксический анализ строк как единственную функцию в другом месте, это решение намного лучше соответствует парадигме ООП.
• — это объект, который содержит сам класс, а не его экземпляр. Это довольно круто, потому что, если мы наследуем класс , для всех дочерних элементов также будет определен метод класса .

Используя методы класса, можно добавить столько альтернативных конструкторов, сколько необходимо. Такое поведение может сделать интерфейс создаваемых классов самодокументированным (до определенной степени конечно) и упростить их использование.

Creating an Object in Python

We saw that the class object could be used to access different attributes.

It can also be used to create new object instances (instantiation) of that class. The procedure to create an object is similar to a function call.

This will create a new object instance named harry. We can access the attributes of objects using the object name prefix.

Attributes may be data or method. Methods of an object are corresponding functions of that class.

This means to say, since is a function object (attribute of class), will be a method object.

Output

<function Person.greet at 0x7fd288e4e160>
<bound method Person.greet of <__main__.Person object at 0x7fd288e9fa30>>
Hello

You may have noticed the parameter in function definition inside the class but we called the method simply as without any arguments. It still worked.

This is because, whenever an object calls its method, the object itself is passed as the first argument. So, translates into .

In general, calling a method with a list of n arguments is equivalent to calling the corresponding function with an argument list that is created by inserting the method’s object before the first argument.

For these reasons, the first argument of the function in class must be the object itself. This is conventionally called self. It can be named otherwise but we highly recommend to follow the convention.

Now you must be familiar with class object, instance object, function object, method object and their differences.

Defining a Class in Python

Like function definitions begin with the keyword in Python, class definitions begin with a keyword.

The first string inside the class is called docstring and has a brief description about the class. Although not mandatory, this is highly recommended.

Here is a simple class definition.

A class creates a new local namespace where all its attributes are defined. Attributes may be data or functions.

There are also special attributes in it that begins with double underscores . For example, gives us the docstring of that class.

As soon as we define a class, a new class object is created with the same name. This class object allows us to access the different attributes as well as to instantiate new objects of that class.

Output

10
<function Person.greet at 0x7fc78c6e8160>
This is a person class

Представление

Представление объекта — это значимое строковое представление объекта, которое очень полезно при отладке.

Представление объектов Python по умолчанию не особо понятно и читабельно, обычно это что типа такого object at 0x7ff395b2ccc0:

class Number:
    def __init__(self, val = 0):
    self.val = val
 
>>> a = Number(1)
>>> a
>>> <__main__.Number object at 0x7ff395b2ccc0>

Это не дает нам понимание о полезности объекта и приводит к сложности при отладки.

Значимое представление может быть реализовано путем определения метода __repr__ в определении класса.

def __repr__(self):
    return self.val

Теперь мы получаем читаемое представление объекта:

>>> a = Number(1)
>>> a
>>> 1

dataclass автоматически добавляет функцию __repr__, поэтому нам не нужно ее реализовывать вручную.

@dataclass
class Number:
    val: int = 0
>>> a = Number(1)
>>> a
>>> Number(val = 1)

Переменные классов VS Переменные экземпляра

Когда переменная определяется на уровне класса, он называется переменной класса. Когда переменная определена в конструкторе, она называется переменной экземпляра.

Переменные классов совместно используются всеми случаями класса, тогда как переменные экземпляров уникальны для экземпляра

Итак, очень важно понимать, когда использовать переменную класса и когда использовать переменную экземпляр

В более ранних примерах атрибут OMPLEEE_ID уникален для экземпляра сотрудника, поэтому лучше иметь его в качестве переменной экземпляра и определенным в конструкторе.

Допустим, мы хотим, чтобы мы хотим следить за тем, как создано количество работ сотрудников, и выделенные идентификаторы сотрудников. В этом случае мы можем использовать переменные классов для хранения этих данных и обновляются экземплярами.

class Employee:
    count = 0
    ids_list = []

    def __init__(self, i):
        self.id = i
        Employee.count += 1
        self.ids_list.append(i)


for x in range(0, 10):
    emp = Employee(x)

print(f'Number of employees created = {Employee.count}')
print(f'List of employee ids allocated = {Employee.ids_list}')

emp = Employee(1000)
print(f'List of employee ids allocated = {emp.ids_list}')

Выход:

Number of employees created = 10
List of employee ids allocated = 
List of employee ids allocated = 

Примечание : Мы можем получить доступ к переменным класса через имя класса, а также переменную экземпляра.

Создание объектов

# Create an object of the class  
person1 = Person("Richard", 23)  
#Create another object of the same class  
person2 = Person("Anne", 30)  

#call member methods of the objects  
person1.showAge()
person2.showName()

Создание объектов в Python довольно простое. Сначала вы указываете имя нового объекта, за которым следует оператор присваивания и имя класса с параметрами (как определено в конструкторе).

Помните, что количество и тип параметров должны быть совместимы с параметрами, полученными в функции-конструкторе.

Когда объект создан, могут быть вызваны методы-члены и доступны атрибуты-члены (при условии, что они доступны).

Создание объекта

Мы увидели, что объект класса можно использовать для доступа к различным атрибутам.

Его также можно использовать для создания новых экземпляров объекта (создания экземпляров) этого класса. Процедура создания объекта аналогична вызову функции.

>>> harry = Person()

Это создаст новый экземпляр объекта с именем harry. Мы можем получить доступ к атрибутам объектов, используя префикс имени объекта.

Атрибуты могут быть данными или методом. Методы объекта ‒ это соответствующие функции этого класса.

Это означает, что поскольку Person.greet является объектом функции (атрибутом класса), Person.greet будет объектом метода.

class Person:
    "This is a person class"
    age = 10

    def greet(self):
        print('Hello')


# create a new object of Person class
harry = Person()

# Output: <function Person.greet>
print(Person.greet)

# Output: <bound method Person.greet of <__main__.Person object>>
print(harry.greet)

# Calling object's greet() method
# Output: Hello
harry.greet()

Выход

<function Person.greet at 0x7fd288e4e160>
<bound method Person.greet of <__main__.Person object at 0x7fd288e9fa30>>
Hello

Вы могли заметить параметр self в определении функции внутри класса, но мы вызвали этот метод просто как harry.greet() без каких-либо аргументов. Это все еще работало.

Это потому, что всякий раз, когда объект вызывает свой метод, сам объект передается в качестве первого аргумента. Итак, harry.greet() переводится как Person.greet (harry).

В общем случае вызов метода со списком из n аргументов эквивалентен вызову соответствующей функции со списком аргументов, который создается путем вставки объекта метода перед первым аргументом.

По этим причинам первым аргументом функции в классе должен быть сам объект. Это условно называется self. Его можно назвать иначе, но мы настоятельно рекомендуем следовать правилам.

Теперь вы ознакомились с объектом класса, объектом экземпляра, объектом функции, объектом метода и их различиями.

LDA для одного предсказателя

Предположим, у нас есть только один предиктор и что функция плотности нормальная. Затем вы можете выразить функцию плотности как:

Нормальная функция распределения

Теперь мы хотим назначить наблюдениеХ = хдля которогоP_k (Х)самый большой. Если вы подключите функцию плотности вP_k (Х)и взятьжурналВы обнаружите, что хотите максимально увеличить:

Дискриминантное уравнение

Уравнение выше называетсядискриминант.Как видите, это линейное уравнение. Отсюда и название:линейный дискриминантный анализ!

Теперь, предполагая только два класса с равным распределением, вы найдете:

Граничное уравнение

Это граничное уравнение. Графическое представление показано ниже.

Граничная линия для разделения 2 классов с использованием LDA

Конечно, это идеальное решение. В действительности, мы не можем точно рассчитать граничную линию.

Поэтому LDA использует следующее приближение:

Для среднего всех тренировочных наблюдений

Среднее из всех тренировочных наблюдений

Для средневзвешенной выборочной дисперсии для каждого класса

Средневзвешенное значение выборочных отклонений для каждого класса

гдеNколичество наблюдений

Важно знать, что LDA предполагаетнормальное распределениедля каждого классасреднее по классуиобщая разница,

9.4. Random Remarks¶

If the same attribute name occurs in both an instance and in a class,
then attribute lookup prioritizes the instance:

>>> class Warehouse
        purpose = 'storage'
        region = 'west'

>>> w1 = Warehouse()
>>> print(w1.purpose, w1.region)
storage west
>>> w2 = Warehouse()
>>> w2.region = 'east'
>>> print(w2.purpose, w2.region)
storage east

Data attributes may be referenced by methods as well as by ordinary users
(“clients”) of an object. In other words, classes are not usable to implement
pure abstract data types. In fact, nothing in Python makes it possible to
enforce data hiding — it is all based upon convention. (On the other hand,
the Python implementation, written in C, can completely hide implementation
details and control access to an object if necessary; this can be used by
extensions to Python written in C.)

Clients should use data attributes with care — clients may mess up invariants
maintained by the methods by stamping on their data attributes. Note that
clients may add data attributes of their own to an instance object without
affecting the validity of the methods, as long as name conflicts are avoided —
again, a naming convention can save a lot of headaches here.

There is no shorthand for referencing data attributes (or other methods!) from
within methods. I find that this actually increases the readability of methods:
there is no chance of confusing local variables and instance variables when
glancing through a method.

Often, the first argument of a method is called . This is nothing more
than a convention: the name has absolutely no special meaning to
Python. Note, however, that by not following the convention your code may be
less readable to other Python programmers, and it is also conceivable that a
class browser program might be written that relies upon such a convention.

Any function object that is a class attribute defines a method for instances of
that class. It is not necessary that the function definition is textually
enclosed in the class definition: assigning a function object to a local
variable in the class is also ok. For example:

# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
    return min(x, x+y)

class C
    f = f1

    def g(self):
        return 'hello world'

    h = g

Now , and are all attributes of class that refer to
function objects, and consequently they are all methods of instances of
— being exactly equivalent to . Note that this practice
usually only serves to confuse the reader of a program.

Methods may call other methods by using method attributes of the
argument:

class Bag
    def __init__(self):
        self.data = []

    def add(self, x):
        self.data.append(x)

    def addtwice(self, x):
        self.add(x)
        self.add(x)

Methods may reference global names in the same way as ordinary functions. The
global scope associated with a method is the module containing its
definition. (A class is never used as a global scope.) While one
rarely encounters a good reason for using global data in a method, there are
many legitimate uses of the global scope: for one thing, functions and modules
imported into the global scope can be used by methods, as well as functions and
classes defined in it. Usually, the class containing the method is itself
defined in this global scope, and in the next section we’ll find some good
reasons why a method would want to reference its own class.

Атрибут __metaclass__

В Python 2 вы можете добавить атрибут __metaclass__ при описание класса:

class Foo(object):
    __metaclass__ = something...
    

Если вы это сделаете, Python будет использовать этот метакласс для создания класса Foo.

Сначала вы пишете class Foo(object), но объект класса Foo еще не создан в памяти. Python будет искать __metaclass__ в определении класса. Если он его найдет, он будет использовать его для создания класса объекта Foo. Если не найдет, он будет использовать type для создания класса. Прочтите это несколько раз.

Когда вы это сделаете:

class Foo(Bar):
    pass

Python делает следующее:

Есть ли атрибут __metaclass__ в Foo ?

Если да, то будет создан в памяти объект класса с именем Foo, используя то, что находится в __metaclass__.

Если Python не может найти __metaclass__, он будет искать __metaclass__ на уровне MODULE и пытаться сделать то же самое (но только для классов, которые ничего не наследуют, в основном классов старого стиля).

Затем, если он вообще не может найти какой-либо __metaclass__, он будет использовать собственный метакласс Bar (первого родителя) (который может быть type по умолчанию) для создания объекта класса.

Примечание: атрибут __metaclass__ не будет унаследован, а метакласс родительского элемента (Bar .__ class__) будет. Если Bar использовал атрибут __metaclass__, который создал Bar с помощью type () (а не type .__ new __ ()), подклассы не унаследуют это поведение.

Теперь главный вопрос: что можно добавить в __metaclass__?

Ответ — то, что может создать класс.

А что можно создать класс? type или что-либо, что его подклассы использует для этого.

Интерфейс

В нашем классе мы реализуем программный интерфейс sklearn, а именно методы:

• fit — обучение (досл. адаптация) модели под обучающие данные
• prediсt — предсказание по определённому образцу
• score — вычислить долю верных предсказаний на определённом наборе образцов

Начало работы

Ниже приведён список всех модулей, которые нам необходимы:

Примечание. Не беспокойтесь по поводу копирования кода, в конце статьи будет ссылка на .ipynb-документ, который вы сможете изменить по своему усмотрению.

Разберёмся по порядку:

• copy.copy — т. к. наш классификатор основан на слабом ученике, то нам необходимо копировать модель, чтобы обучить новую.
• numpy — нам понадобится несколько функций из этой библиотеки. Также основой наших вычислений станет np.array.
• sklearn.datasets — отсюда мы возьмём наборы данных, на которых будем испытывать реализуемый алгоритм.
• sklearn.train_test_split — функция «разбора» набора данных на обучающую и проверочную выборки.
• sklearn.LogisticRegression — первый слабый ученик, который станет основой нашего алгоритм (название может сбить Вас с толку. Логистическая регрессия — алгоритм классификации 🙂 ).
• sklearn.neural_network — второй слабый ученик для классификатора.

Доступ к атрибутам

Вы получаете доступ к атрибутам объекта, используя оператор точки с объектом. Переменная класса будет доступна с использованием имени класса следующим образом:

emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

Теперь, объединяя все концепции —

#!/usr/bin/python

class Employee:
   'Common base class for all employees'
   empCount = 0

   def __init__(self, name, salary):
      self.name = name
      self.salary = salary
      Employee.empCount += 1
   
   def displayCount(self):
     print "Total Employee %d" % Employee.empCount

   def displayEmployee(self):
      print "Name : ", self.name,  ", Salary: ", self.salary

"This would create first object of Employee class"
emp1 = Employee("Zara", 2000)
"This would create second object of Employee class"
emp2 = Employee("Manni", 5000)
emp1.displayEmployee()
emp2.displayEmployee()
print "Total Employee %d" % Employee.empCount

Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат —

Name :  Zara ,Salary:  2000
Name :  Manni ,Salary:  5000
Total Employee 2

Вы можете добавлять, удалять или изменять атрибуты классов и объектов в любое время —

emp1.age = 7  # Add an 'age' attribute.
emp1.age = 8  # Modify 'age' attribute.
del emp1.age  # Delete 'age' attribute.

Вместо использования обычных операторов для доступа к атрибутам, вы можете использовать следующие функции:

• Getattr (obj, name ) — для доступа к атрибуту объекта.

• Hasattr (obj, name) — проверить, существует ли атрибут или нет.

• Setattr (obj, name, value) — установить атрибут. Если атрибут не существует, он будет создан.

• Delattr (obj, name) — удалить атрибут.

hasattr(emp1, 'age')    # Returns true if 'age' attribute exists
getattr(emp1, 'age')    # Returns value of 'age' attribute
setattr(emp1, 'age', 8) # Set attribute 'age' at 8
delattr(empl, 'age')    # Delete attribute 'age'