TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #296 · 11.04

Паттерн Декоратор — специальный способ организации модулей в программе, который позволяет подставить какую-то новую функцию прямо в середину цепочки вызовов, тем самым чуть-чуть подкорректировав поведение. Например, в реальном мире очки для чтения это декоратор. Вы ставите их между вашими глазами и текстом. Глобально взаимодействие ваших глаз и текста не меняется: отражённые световые лучи от страницы книги попадают в ваши зрачки, что с очками, что без них. Но очки располагаются посередине: они принимают лучи на вход и преломляют их, передавая дальше вам в глаза уже изменёнными. Важной особенностью является тот факт, что очки можно снять. Они не требуют ни модификации вашего тела, ни модификации книги. Вообще никакие условия не нужны, кроме наличия самих очков. А если вы в линзах, то внешний наблюдатель может даже этого не знать. Класс-декоратор должен быть спроектирован так, чтобы не требовать никаких изменений в объектах, с которыми он работает. Его можно отключить, чаще всего буквально закомментировав одну строку. В примере ниже программа выведет текст "Привет, мир, в натуре.", и вот это дополнение в конце как раз дописано декоратором. Можно убрать или закомментировать подчёркнутую строчку, не трогая остальной код, для всех внешних вызовов сигнатуры останутся теми же самыми, но выводиться будет уже просто "Привет, мир". В декораторы можно прятать логику, которую буквально навешивают поверх основной функции программы. Например, проверку прав на выполнение операции. Перевод на другой язык, логирование, поддержку обратной совместимости при обновлении и так далее. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #lambda

当前筛选 #lambda清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #341 · 27.05.2017 г., 13:10

# Because Python has first-class functions they can be used to emulate switch/case statements def dispatch_if(operator, x, y): if operator == 'add': return x + y elif operator == 'sub': return x - y elif operator == 'mul': return x * y elif operator == 'div': return x / y else: return None def dispatch_dict(operator, x, y): return { 'add': lambda: x + y, 'sub': lambda: x - y, 'mul': lambda: x * y, 'div': lambda: x / y, }.get(operator, lambda: None)() #lambda »> dispatch_if('mul', 2, 8) 16 »> dispatch_dict('mul', 2, 8) 16 »> dispatch_if('unknown', 2, 8) None »> dispatch_dict('unknown', 2, 8) None

Hashtags

#lambda#bangdream!

djangoproject

@djangoproject · Post #582 · 17.03.2018 г., 05:18

http://www.paulbrownmagic.com/blog/vslambda Python has support for #lambda functions, Haskell is built upon lambda calculus. The two are not the same and this is the reason why lambda should have been removed in #Python3. This post examines the differences, reviews the use in Python, and offers a more pythonic, honest syntax. #learn

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14851 · 22.06.2025 г., 11:30

#python#aws#aws_cli#aws_sdk#cloud#cloud_management#cloudformation#cloudwatch#dynamodb#ec2#ecs#elasticsearch#iam#kinesis#lambda#machine_learning#rds#redshift#route53#s3#serverless AWS Lambda lets you run code without managing servers, automatically scaling to handle any number of requests and charging you only for the compute time you use. It supports many programming languages and integrates well with other AWS services, making it ideal for tasks like real-time data processing, image handling, chatbots, and automating backups. This serverless approach saves you time and money by removing infrastructure management and adapting instantly to demand spikes, so your applications stay responsive and cost-efficient even as usage changes. Lambda is great for building scalable, event-driven applications quickly and easily. https://github.com/donnemartin/awesome-aws

djangoproject

@djangoproject · Post #298 · 17.04.2017 г., 07:42

#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #cron #Coroutine #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dispatch #django #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #freeze #functool #Generator #GeoDjango #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #session #socket #sound #task #TensorFlow #text_boxes #text #test #telegram #Thread #transport #tuples #Universe #Unix #urllib #upload #Web

djangoproject

@djangoproject · Post #425 · 28.08.2017 г., 03:37

#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #AngularJS #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #Coroutine #cron #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dict #dispatch #django #django_cms #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #learn #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #React #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #socket #task #telegram #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #urllib #upload #Web

djangoproject

@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00

#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI