很多时候我们可能需要对某个实例的属性加上除了修改、访问之外的其他处理逻辑，例如 类型检查、数值校验等，就需要用到描述器 ---《Python Cookbook》 我们可以使用 Python 自带的 property...描述器 Python 有三个特殊方法，__get__、__set__、__delete__，用于覆盖属性的一些默认行为，如果一个类定义了其中一个方法，那么它的实例就是描述器 下面是一个简单的描述器的示例...__get__ 方法 是通过 __getattribute__ 调用的，实际上，Python 中访问实例属性时，__getattribute__ 就会被调用，__getattribute__ 会查找整个继承链...__get__ 和 __set__ 那么就是资料描述器 data descriptor 它们的区别在于，如果实例字典中有与描述器同名的属性，如果是资料描述器，则优先使用资料描述器，否则使用实例字典中的属性...元编程 PyCon David beazley Python Descriptor How to Guide
数值校验等，就需要用到描述器 《Python Cookbook》 即描述器主要用来接管对实例变量的操作。...我们可以利用Python的内部机制获取和设置属性值。...Getter和Setter这种设计模式不够Pythonic，虽然在C++和JAVA中很常见，但是Python追求的是简介，追求的是能够直接访问。...__dict__['val'] = 5 A().val # 返回3 附2、描述器机制分析资料： 官方文档-descriptor understanding-get-and-set-and-python-descriptors...anyisalin - Python - 描述器 Python描述器引导(翻译) Properties and Descriptors
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。...在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。...本文出自我写的书： Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战，https://item.jd.com/10023983398756.html ? ?
描述符概念 我觉得要想了解描述符，理解这两个关键字即可。类，托管。 描述符本质上就是一个类，可以将其他类的属性托管给这个类（描述符）。...小试牛刀 类 描述符本质上是个类，那我们定义一个普通的类肯定不是描述符，只要有__get__，__set__，__delete__魔术方法之一的类就是描述符。...托管 我们来举一个简单的例子，来看看怎么把类属性托管给描述符。...，其中有__get__魔术方法；在A类中，我们将描述符赋值给类的x属性，这样x属性就被描述符托管了，当我们访问x属性时，就会触发描述符的get方法。...描述符方法 __get__魔术方法 上面的内容让我们了解了数据描述符，那现在我们再仔细的学习下描述符的各种方法和使用，首先是__get__方法。 触发时间：在访问对象成员属性的时候触发。
覆盖型与非覆盖型描述符对比 4.1 覆盖型描述符 4.2 没有 `__get__` 方法的覆盖型描述符 4.3 非覆盖型描述符 4.4 在类中覆盖描述符 5....描述符用法建议 learn from 《流畅的python》 1....类实现了完整的描述符协议 实现了 __get__、__set__ 或 __delete__ 方法的类是描述符。...——管理 数据属性 这种描述符也叫覆盖型描述符，因为描述符的 __set__ 方法使用托管实例中的同名属性覆盖（即插手接管）了要设置的属性 4....) # 9 4.3 非覆盖型描述符 没有实现 __set__ 方法的描述符是 非覆盖 型描述符。
前言 上节课我们讲解了描述符的概念和使用，其实，除了上次定义类（__get__，__set__，__delete__）这种描述符方式外，还有其他两种设置描述符的方式，这节课我们就来一起学习吧。
Python中,一个类中实现了__get__、__set__、__delete__三个方法中的任何一个方法, 那么这个类就是描述器....如果仅实现了__get__,就是非数据描述符 non-data descriptor 同时实现了除__get__以外的__set__或__delete__方法,就是数据描述符 data descriptor...如果一个类的类属性设置为描述器,那么它被称为此描述器的owner属主 描述器方法何时被触发: 当属主类中对是描述器的类属性进行访问时(即类似b.x),__get__方法被触发 当属主类中对是描述器的实例属性通过...Python中的描述器 描述器在Python中应用非常广泛 Python的方法(包括staticmethod()和classmethod()) 都实现为非数据描述器....,给类添加有描述器的类属性,再通过描述器的方式进行参数检查
1、描述符的定义 描述符是与特定属性互相绑定的一种协议，通过方法被触发修改属性，这些方法包括__get__(),__set__(),__delete__().将这些方法定义在类中，即可实现描述符...2、属性与__dict__ Python中类有属于自己的字典属性，经过类的实例化的对象也同样有自己的字典属性，__dict__ 1 class Foo(object): 2 x=10 3...，被Foo代理，python解释器会发现实例字典中的x属性名与类属性同名，类属性（描述符）会优先覆盖。...当没有set方法，有其他2个任意或所有时，又被称为非数据描述符。至少有get和set，称为数据描述符 4、描述符对象是实例属性 从上述可知描述符对象是类属性。...6、描述符优先级别顺序 上面已经提到，当无set方法的描述符称为非数据描述符，有set和get为数据描述符。这2者有啥区别？优先级别的大区别！！！
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。...描述统计方法 描述统计的目标是总结、提炼数据，一共有3种方法：制表法、绘图法和数值法，根据变量类型的不同，描述方法也会有所不同。...均值 与总体相关的描述统计量一般用希腊字母表示，而与样本相关的一般用英文字母表示。 均值容易受异常值的影响，所以一般跟财富相关的指标，都不适合采用均值，因为财务情况一般都是符合二八定律的。...利用Python进行统计描述 绘图法：Matplotlib 用Python绘制条形图 # 导入需要用到的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot...'Cat2', 'Cat3', 'Cat4', 'Cat5'] y = [5, 4, 8, 12, 7] # 用 Matplotlib 画条形图 plt.bar(x, y) plt.show() 用Python
Python描述符的使用 前言 作为一位python的使用者，你可能使用python有一段时间了，但是对于python中的描述符却未必使用过，接下来是对描述符使用的介绍 场景介绍 为了引入描述符的使用，...使用描述符 首先看一下描述符的概念 描述符就是一个“绑定行为“的对象属性，在描述符协议中，它可以通过方法充写属性的访问。...然后因为是描述符，于是会执行描述符中的set特殊方法。...对于数据描述符与非数据描述符，一个类，如果只定义了 get() 方法，而没有定义 set(), delete() 方法，则认为是非数据描述符； 反之，则成为数据描述符。...最后，本文是对描述符的使用做了简单的介绍与讲解，如需更加深入了解可以参考《流畅的Python》属性描述符部分
反射 在Python中，能够通过一个对象，找出type、class、attribute或者method的能力，成为反射。...描述器： 描述器定义 在python中，一个类实现了__get__、__set__、__delete__三个方法中的任何一个方法，就是描述器。...，那么它被称为owner属主 属性查找顺序 实例的__dict__优先于非数据描述器，数据描述器优先于实例的__dict__ 有__delete__方法有同样的效果，有了这个方法，也是数据描述器。...描述器在python中应用非常广泛，python的方法（包括staticmethod()和class method（））都实现为非数据描述器，因此，实现可以重新定义和覆盖方法。...Python中property（）函数实现为一个数据描述器。
下面是服务器代码： #python3实现循环无连接服务器 #包含socket库 from socket import *; #服务器端口 server_port = 8000; #创建套接字，设置Ipv4...,client_address); server_socket.close(); 客户端代码： #python3实现的客户端代码 #包含网络模块 from socket import *; #服务器地址以及端口号
Hello，我是Python里面的线程，今天我就来向大家做个自我介绍吧！...在我自我介绍之前，我先要介绍我的组织——进程（ 进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础.）...（关于组织其实很好理解，一个组织就是一个完整程序） 介绍完我和进程的关系后，现在我开始来自我介绍啦!...搞清楚这些之后我们就来看看在python中的我是什么样子吧！...在python中，线程不具有优先级或线程组的概念，也不能被销毁、停止、挂起,自然也没有恢复、中断。这一点和其他语言是不一样的。
目录 1 描述性统计是什么？...描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，我们可借助描述性统计来描绘或总结数据的基本情况，一来可以梳理自己的思维，二来可以更好地向他人展示数据分析结果。...---- 2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 与Python中原生的List类型不同，Numpy中用ndarray类型来描述一组数据： 1 from numpy import...散点图可用来对两组数据的关系进行描述。在没有分析目标时，需要对数据进行探索性的分析，箱形图将帮助我们完成这一任务。 ...但是由于简单，对多元变量的关系难以描述。现实生活中，自变量通常是多元的：决定体重不仅有身高，还有饮食习惯，肥胖基因等等因素。
【目录】 1 描述性统计是什么？...描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，我们可借助描述性统计来描绘或总结数据的基本情况，一来可以梳理自己的思维，二来可以更好地向他人展示数据分析结果。...2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 与Python中原生的List类型不同，Numpy中用ndarray类型来描述一组数据： 1 from numpy import array...散点图可用来对两组数据的关系进行描述。在没有分析目标时，需要对数据进行探索性的分析，箱形图将帮助我们完成这一任务。 ...但是由于简单，对多元变量的关系难以描述。现实生活中，自变量通常是多元的：决定体重不仅有身高，还有饮食习惯，肥胖基因等等因素。
在日常的编码中，我们应该使用 Python 的描述符，来使代码更具有单一职责原则，也就是 SRP（Single Responsibility Principle）原则，如果你还没有用过描述符，那快来看看怎么用吧...，不然就不好意思说自己懂 Python。...幸运的是，Python 有描述符。...需要注意的是，只有为类属性设置描述符时才有效。如果将描述符用于实例属性，Python 会忽略它。...你看，描述符类是不是非常有用？同时也帮助我们的代码遵循 SRP。 最后的话 本文分享了 Python 中描述符的使用，有没有学到新技能呢？
在 Python 开发中，你可能听说过「描述符」这个概念，由于我们很少直接使用它，所以大部分开发人员并不了解它的原理。...但作为熟练使用 Python，想要进阶的你，建议还是了解一下描述符的原理，这也便于你更深层次地理解 Python 的设计思想。...其实，我们也可以直接利用 Python 描述符的特性来实现这些装饰器， property 的 Python 版实现： class property: def __init__(self, fget...由此可见，通过描述符我们可以实现强大而灵活的属性管理功能，对于一些要求属性控制比较复杂的场景，我们可以选择用描述符来实现。 总结 这篇文章我们主要讲了 Python 描述符的工作原理。...Python 描述符提供了强大的属性访问控制功能，我们可以在需要对属性进行复杂控制的场景中去使用它。
借用《计算机网络——自顶向下方法》这本书里面的一幅图来形象的描述TCP连接建立的过程。 ? 三次握手的过程是于欢迎套接字之间进行的，真正的数据传输是在新的套接字上进行的。
前言 业务数据描述将从统计学角度来分析这指标。利用统计方法,数据分析人员可以通过相应统计模型开展数据分析。...首先，业务数据描述包括销售数据、客户数据、市场数据等多个方面。销售数据反映了企业产品或服务的市场表现，包括销售额、销售增长率、销售渠道效果等。...最后，业务数据描述还需要与企业的战略目标相结合。企业需要根据自身的业务特点和市场定位，制定符合自身发展的战略目标。业务数据描述应该服务于这些目标，提供决策支持和数据依据。...总之，业务数据描述是企业决策的重要依据。通过对业务数据的深入分析和理解，企业可以更准确地把握市场脉搏，优化运营策略，实现更高效的资源配置和更快速的业务增长。...一般的数据分析我们可以通过Excel电子表格工具完成,而高级的数据分析就要采用专业的Python编程进行了。
描述性分析介绍 描述性统计分析是关于数据的描述和汇总。它使用两种主要方法： 定量方法以数值方式描述和汇总数据。 可视化方法通过图表，曲线图，直方图和其他图形来说明数据。...一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。...本文将细致讲解如何使用python进行描述性分析的定量分析部分: 均值 中位数 方差 标准差 偏度 百分位数 相关性 至于可视化的部分可以参考我之前讲解pyecharts的文章，当然后面还会介绍echarts...涉及到的python库 Python statistics是用于描述性统计信息的内置Python库。如果您的数据集不是太大，或者您不能依赖于导入其他库，则可以使用它。...那么在python里面怎么计算分位数呢。
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