- 译者序
- 前言
- 第1章 问答环节
- 第2章 Python 如何运行程序
- 第3章 如何运行程序
- 第4章 介绍 Python 对象类型
- 第5章 数字
- 第6章 动态类型简介
- 第7章 字符串
- 第8章 列表与字典
- 第9章 元组、文件及其他
- 第10章 Python 语句简介
- 第11章 赋值、表达式和打印
- 第12章 if 测试和语法规则
- 第13章 while 和 for 循环
- 第14章 迭代器和解析,第一部分
- 第15章 文档
- 第16章 函数基础
- 第17章 作用域
- 第18章 参数
- 第19章 函数的高级话题
- 第20章 迭代和解析,第二部分
- 第21章 模块:宏伟蓝图
- 第22章 模块代码编写基础
- 第23章 模块包
- 第24章 高级模块话题
- 第25章 OOP:宏伟蓝图
- 第27章 更多实例
- 第28章 类代码编写细节
- 第29章 运算符重载
- 第30章 类的设计
- 第31章 类的高级主题
- 第32章 异常基础
- 第34章 异常对象
- 第35章 异常的设计
- 第36章 Unicode 和字节字符串
- 字符串基础知识
- Python 的字符串类型
- 文本和二进制文件
- Python 3.0 中的字符串应用
- 转换
- 编码 Unicode 字符串
- 编码非ASCII文本
- 编码和解码非ASCII文本
- 其他 Unicode 编码技术
- 转换编码
- 在 Python 2.6 中编码 Unicode 字符串
- 源文件字符集编码声明
- 使用 Python 3.0 Bytes 对象
- 序列操作
- 创建 bytes 对象的其他方式
- 混合字符串类型
- 使用 Python 3.0(和 Python 2.6)bytearray 对象
- 使用文本文件和二进制文件
- Python 3.0 中的文本和二进制模式
- 类型和内容错误匹配
- 使用 Unicode 文件
- 在 Python 3.0 中处理 BOM
- Python 2.6 中的 Unicode 文件
- Python 3.0 中其他字符串工具的变化
- Struct二进制数据模块
- pickle对象序列化模块
- XML解析工具
- 本章小结
- 本章习题
- 习题解答
- 第37章 管理属性
- 第38章 装饰器
- 第39章 元类
- 附录A 安装和配置
- 附录B 各部分练习题的解答
- 作者介绍
- 封面介绍
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类错误之二:保持多个实例
令人好奇的是,这个例子中的装饰器函数几乎可以编写为一个类而不是一个函数,使用正确的运算符重载协议。如下的略微简化的替代版本类似地工作,因为当@装饰器应用于类的时候,触发__init__,并且当创建了一个主体类实例的时候触发其__call__。这次,我们的对象实际是Tracer的实例,并且这里,我们实际上只是为避免使用对一个实例属性的封闭作用域引用:
正如我们在前面见到的,这个仅针对类的替代方法像前面一样处理多个类,但是,它对于一个给定的类的多个实例并不是很有效:每个实例构建调用会触发__call__,这会覆盖前面的实例。直接效果是Tracer只保存了一个实例,即最后创建的一个实例。自行体验一下看看这是如何发生的,但是,这里给出该问题的一个示例:
这段代码输出如下——由于这个跟踪器只有一个共享的实例,所以第二个实例覆盖了第一个实例:
这里的问题是一个糟糕的状态保持——我们为每个类创建了一个装饰器实例,但是不是针对每个类实例,这样一来,只有最后一个实例保持住了。其解决方案就像我们在前面针对装饰方法的类错误一样,在于放弃基于类的装饰器。
前面的基于函数的Tracer版本确实可用于多个实例,因为每个实例构建调用都会创建一个新的Wrapper实例,而不是覆盖一个单个的共享的Tracer实例的状态。由于同样的原因,最初的非装饰器版本正确地处理多个实例。装饰器不仅仅具有无可争辩的魔力,而且微妙的程度令人难以置信。
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