python:委托->包装对象

本文介绍了Python中的委托机制,通过一个简单实例展示了如何通过重写__getattr__方法来拦截并转发对象属性的调用,实现对目标对象的行为追踪。

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  • python中,有委托的概念。
  • 委托,字面理解就是,假装这件事是我在做,但是事实上我委托了其他人来帮我处理这件事。
  • python中的委托,和现实中的委托是何其相似!

来看这样一段简单的代码:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# @name   : warper.py
# @author : cat
# @date   : 2017/6/25.

class Wrapper:
    def __init__(self, obj):
        self.wrapper = obj

    def __getattr__(self, item):
        print("trace:", item)
        return getattr(self.wrapper, item)


if __name__ == '__main__':
    x = Wrapper([1, 2, 3, 4])
    x.append(35)
    x.remove(2)
    print(x.wrapper)  # [1,3,4,35]
    pass

python 中的委托的机制,得益于Python作为动态语言的动态机制。在类似JAVA这种静态语言中,实现委托就没有Python这么方便了。

现在来简单分析一下上面的代码:

  1. __init__(self,obj)方法中传入一个被委托对象。
  2. 通过重写__getattr__(self,item)方法,拦截外部对象的属性调用
  3. __getattr__(self,item)中,将拦截到的属性,让被委托对象去使用。

    python 中的属性概念,和Java中的属性概念是不同的。Java中的属性,就是指类中定义的成员变量,绝对不包含方法。而在python中,任何能以obj.xx形式调用的东西,全部可以称为属性。无论是方法,还是变量,还是对象。

所以上述代码中调用x.append(N),实际上是让x的属性wrapper去调用append(N)方法。

上面传入的参数是[1,2,3,4],是一个list类型的对象,该对象自然可以调用append remove这些方法。

python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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