这是 python 装饰器还是 python 属性？

Question

我是一个新的python程序员，在阅读以下代码时，我不明白代码的意思：@predict_all.property('sequences'). 我发现python装饰器几乎就像@decortor风格一样。所以我很困惑这个代码@predict_all.property('sequences')时，有是一个点.以下的@predict_all。这是一个python装饰器还是一个python属性？@recurrent(states=['states', 'cells'], outputs=['destination', 'states', 'cells'])    def predict_all(self, **kwargs):        pre_emb = tuple(self.pre_context_embedder.apply(**kwargs))        itr_in = tensor.concatenate(pre_emb + self.rec_input(**kwargs), axis=1)        itr = self.input_to_rec.apply(itr_in)        itr = itr.repeat(4, axis=1)        (next_states, next_cells) = self.rec.apply(itr, kwargs['states'], kwargs['cells'], mask=kwargs['latitude_mask'], iterate=False)        post_emb = tuple(self.post_context_embedder.apply(**kwargs))        rto = self.rec_to_output.apply(tensor.concatenate(post_emb + (next_states,), axis=1))        rto = self.process_rto(rto)        return (rto, next_states, next_cells)    @predict_all.property('sequences')    def predict_all_sequences(self):        return self.sequences补充资料：问题的根源，我为什么要问这个问题？当我了解装饰器时，我发现大多数教程都显示装饰器很简单，就像这种风格：@timer，也就是@加上一个功能名称。并且属性是这样的样式：@property，即@property在方法之前添加。所以当我阅读上面的代码时，我很困惑这段代码@predict_all.property('sequences')是什么意思，我以前没有见过这种形式的代码。所以我很困惑，这段代码代表的是python装饰器还是python属性？我用谷歌搜索并没有找到关于这种风格的东西，那就是@plus .。所以我把这个问题贴在 Stack Overflow 上，希望得到有用的答案或评论。我学到的python装饰器的示例代码如下：def timer(func):     def deco(*args, **kwargs):          start_time = time.time()        func(*args, **kwargs)           stop_time = time.time()        print("the func run time  is %s" %(stop_time-start_time))    return deco  @timer def test1():    time.sleep(1)    print('in the test1')

Answer 1

@ - 应用装饰器（语法糖）

. - 属性访问

decorator 是可调用的东西，它返回可调用的东西

propertiy 是一种特定的装饰器，它是一个返回对象（描述符对象）的类（描述符），在 Python 中属性和描述符用于属性访问控制。

现在让我们继续这个问题。Is @predict_all.property('sequences') is a python decorator or a python property? 是装修工。这不是财产。 predict_all返回Application类的对象（https://github.com/mila-iqia/blocks/blob/master/blocks/bricks/base.py#L68）。Application类具有命名方法property，它是一个常规装饰器，用于按指定名称获取类属性。

您还可以考虑以下使用装饰器的示例（在线试用https://py3.codeskulptor.org/#user303_jaUkAvGSwi_4.py）

import time

def simple_decorator(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):

        print('i am simple decorator', func, args, kwargs)

        return func(*args, **kwargs)

    return wrapper

@simple_decorator

def func_1(*args, **kwargs):

    print('i am func_1')

class DecoratorManager:

    def __init__(self):

        self.log = list()

    def not_that_simple_decorator(self, key):

        self.log.append((time.time(), key))

        def simple_decorator(func):

            def wrapper(*args, **kwargs):

                print('i am simple decorator', func, args, kwargs)

                return func(*args, **kwargs)

            return wrapper

        return simple_decorator

d_m = DecoratorManager()

@d_m.not_that_simple_decorator(key='pretty_key')

def func_2(*args, **kwargs):

    print('i am func_2')

def func_3(*args, **kwargs):

    print('i am func_3')

func_3 = d_m.not_that_simple_decorator(key='pretty_key')(func_3)

func_1(1, a=10)

func_2(2, b=20)

func_3(3, c=30)

print('decorator_manager_log:', d_m.log)

Answer 2

正如 Charles Duffy 所说， predict_all.property可以是一个函数，它返回一个充当装饰器的函数。

您可以通过下面的演示进一步了解..

class Predict(object):

    def property(self, condition):

        def wrapper(fn):

            def inner(*args, **kw):

                if condition == 'sequences':

                    print("sequences")

                else:

                    print("else")

                return fn(*args, **kw)

            return inner

        return wrapper

predict_all = Predict() 

@predict_all.property("sequences")

def foo():

    pass

foo()

# result -- sequences

希望它有帮助