preloader

1 de enero de 1 | 1 minutos de lectura
Índice de contenido

Cada uno de los métodos definidos para el protocolo imprime un mensaje para que el acceso puede ser monitoreado. La clase Logger se usa con la siguiente clase Cursor. Cursor de clase (objeto):

Configurar los descriptores a nivel de clase

x = Registrador(‘x’) y = Registrador(‘y’) def init(self, x0, y0):

Inicializar los atributos

    # Tenga en cuenta el uso de __dict__ para evitar el uso de la notación self.x
    # que invocaría el comportamiento del descriptor

self.dict[‘x’] = x0 self.dict[‘y’] = y0 def move_by(self, dx, dy): imprimir (‘mover_por’, dx, ‘,’, dy) self.x = self.x + dx self.y = self.y + dy def str(uno mismo): return ‘Punto[’ + str(self.dict[‘x’]) + ‘, ’ + str(self.dict[‘y’]) + ‘]’ registrador de clase (objeto): """ Clase de registrador que implementa el protocolo descriptor""" def init(uno mismo, nombre): self.nombre = nombre def get(self, inst, propietario): print(’get:’, inst, ‘propietario’, propietario, ‘, valor’, self.name, ‘=’, str(inst.dict[self.name])) return inst.dict[self.name] def set(self, inst, valor): print(’set:’, inst, ‘-’, self.name, ‘=’, valor) inst.dict[self.name] = valor def delete(self, instancia): imprimir(’borrar’, instancia) def set_name(yo, propietario, nombre): print(’set_name’, ‘propietario’, propietario, ‘configuración’, nombre) 320 27 Protocolos, Polimorfismo y Descriptores

comments powered by Disqus

popular post

El modelo AR de series temporales univariadas

Resumen: En esta entrada, descubrirá el modelo AR: El modelo autorregresivo.

Leer más

Evaluación de modelos para pronosticar

Resumen: Al desarrollar modelos de aprendizaje automático, generalmente se comparan varios modelos durante la fase de construcción.

Leer más

Modelos para pronosticar

Resumen: El pronóstico, traducido groseramente como la tarea de predecir el futuro, ha estado presente en la sociedad humana durante siglos.

Leer más