Django multivaluedictkeyerror ошибка, как мне с ней справиться

7 ответов

Вы можете использовать DELEGET FUNC в .NET 3.5 в качестве параметра в вашем методе RunTheMethod. Делегат Func позволяет указывать метод, который принимает ряд параметров определенного типа и возвращает один аргумент определенного типа. Вот пример, который должен работать:

ответ дан 22 November 2019 в 21:49

Если Вы хотите передать Метод как параметр, используйте:

ответ дан 22 November 2019 в 21:49

второй класс является Клиентом, который будет использовать класс памяти. Это имеет Основной метод, который создает экземпляр PersonDB, и это называет это методом Процесса objectвЂs с методом, который определяется в Клиентском классе.

ответ дан 22 November 2019 в 21:49

Вам нужно использовать делегат . В этом случае все ваши методы принимают строку параметр и возврат — это наиболее просто представлено функцией делегатом 1 . Таким образом, ваш код может стать правильным с таким простым изменением, как это:

Делегаты имеют гораздо больше мощности, чем это, по общему признанию. Например, с C # вы можете создать делегат из выражения лямбда , поэтому вы можете вызвать ваш метод таким образом:

, который создаст анонимную функцию, подобную этой:

, а затем пройти этот делегат к метод.

Вы можете использовать делегаты для подписок событий, асинхронного исполнения, обратных вызовов — всевозможных вещей. Он стоит читать на них, особенно если вы хотите использовать LINQ. У меня есть статья , которая является в основном в о различиях между делегатами и событиями, но вы можете все равно найти его полезным.

1 Это только основывается на универсальном типа делегата в рамках; Вы можете легко заявить о своих собственных:

, а затем сделать параметр типа вместо этого.

ответ дан 22 November 2019 в 21:49

Вы должны использовать функцию , который представляет функцию, принимающую строку как аргумент и возврат :

Тогда используйте его:

ответ дан 22 November 2019 в 21:49

Вот пример без параметра:
http://en.charp-online.net/csharp_faq:_how_call_a_method_using_a_name_string

С params:

Вы в основном проходите в массиве объектов вместе с именем метода. Затем вы используете как с помощью метода Invoke.

Объект параметров [] Параметры

-121—1781603-

Если вы хотите, чтобы способность меняться, какой метод вызывается во время выполнения, я бы порекомендовал использовать делегат: http://www.codeproject.com/kb/cs/delegates_step1. ASPX

Это позволит вам создать объект для хранения метода для звонка, и вы можете пройти это к другим методам, когда он необходим.

ответ дан 22 November 2019 в 21:49

Вот пример без параметра:
http://en.charp-online.net/csharp_faq:_how_call_a_method_using_a_name_string

С params:

Вы в основном проходите в массиве объектов вместе с именем метода. Затем вы используете как с помощью метода Invoke.

Объект параметров [] Параметры

ответ дан 22 November 2019 в 21:49

Другие вопросы по тегам:

Использование обычной функции для выполнения функций геттеров и сеттеров

Не будет специальной реализации, если мы укажем обычные методы get() и set() для достижения свойства getters и setters.

Пример:

Давайте рассмотрим пример, чтобы понять, как мы можем использовать обычную функцию для получения функций получения и установки.

 
class Javatpoint:  
    def __init__(self, age = 0):  
         self._age = age  
      # using the getter method  
    def get_age(self):  
        return self._age  
      # using the setter method  
    def set_age(self, a):  
        self._age = a  
   
John = Javatpoint()  
   
#using the setter function 
John.set_age(19)  
   
# using the getter function 
print(John.get_age())  
   
print(John._age) 

После выполнения этого кода мы получим вывод, как показано ниже:

19 
19 

Объяснение:

Для достижения такой функциональности методы get age() и set age() в приведенном выше коде работают как стандартные функции и не влияют на методы получения и установки. Python имеет уникальное свойство функции().

10 ответов

Лучший ответ

Есть несколько способов сделать это возможным, хотя я бы никому из них не советовал.

Во-первых, вы можете использовать отражение, что означает, что вам нужно написать много дополнительного (подверженного ошибкам) ​​кода в методе , чтобы получить нужные значения.

Во-вторых, если вам известны параметры анонимного типа, которые вы передаете своему методу, вы можете использовать описанную технику здесь. Вы можете привести к другому анонимному типу внутри вашего метода, который имеет те же свойства. Здесь — еще одно описание той же техники от Джона Скита.

В-третьих, вы можете использовать классы из . Например, это используется в ASP.NET MVC. Он использует отражение под капотом. Однако в ASP.NET MVC имена свойств либо хорошо известны (например, и ), либо их имена не имеют значения, потому что они передаются как есть в метод контроллера ( например).

9

Ronald Wildenberg
7 Авг 2018 в 07:14

В конце концов я наткнулся на этот пост, демонстрирующий использование анонимных типов в качестве словарей. Используя этот метод, вы можете передать анонимный тип в качестве параметра метода (объекта) и получить доступ к его свойствам.

Однако я бы также добавил, что после изучения новых динамических функций в .net 4.0, таких как ExpandoObject, стало намного удобнее передавать динамический объект в качестве параметра:

21

Ben Foster
6 Сен 2010 в 21:47

Используйте динамический объект для параметров, если вы хотите передать анонимный тип. Метод выполнения плагина должен ожидать определенные свойства объекта параметра для работы. При использовании динамического ключевого слова компилятор C # получит указание не выполнять проверку типа параметра и позволит использовать строго типизированный синтаксис в коде плагина. Разрешение имен свойств будет происходить во время выполнения, и если переданный объект не имеет таких свойств, будет выдано исключение.

12

Alex T.
6 Ноя 2011 в 00:28

В этом примере анонимный объект преобразуется в словарь:

Вы можете назвать это так:

7

Pavel Chuchuva
13 Авг 2012 в 05:57

Если это автономный тип из Linq, вы можете легко сделать это, передав IEnumerable.

Вот пример метода получения

Конечно, поскольку вы используете отражение, вы можете увидеть проблемы с производительностью на более медленных машинах или там, где у вас либо большой IEnumerable, либо много свойств в T.

3

William
24 Сен 2012 в 22:18

Я сделал это однажды. Что вы можете сделать, так это получить параметры, ожидаемые от функции, через отражение. Затем вы можете создать свой массив параметров, сопоставив имена в массиве параметров с ключами анонимного объекта.

Надеюсь, это поможет :-).

1

Alxandr
8 Авг 2010 в 10:04

1

jvinhit
8 Июл 2014 в 10:29

Прежде всего, проверьте пространство имен System.Addin, там вам может помочь.

Во-вторых, вы можете создать собственный интерфейс с определенным именем метода и параметрами и позволить плагину реализовать интерфейс. Вы можете определить интерфейс плагина в другом проекте, на который можно ссылаться как в приложении, так и в проекте плагина.

Akash Kava
8 Авг 2010 в 10:13

С С # 7.0 вы можете использовать кортежи. https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/ кортежи

Вот пример:

Надеюсь, это поможет.

SzymonB
21 Мар 2020 в 19:09

Привет, я написал об этом сообщение:

Надеюсь, это поможет.

2

Jorge Fioranelli
23 Июн 2011 в 02:22

Делаем атрибуты приватными

Теперь мы увидим, как сделать методы закрытыми, чтобы внешние вызывающие функции не могли манипулировать переменными внутри них. Ими можно управлять только с помощью функций, определенных в классе. Они становятся закрытыми, если ставить перед ними два символа подчеркивания.

Пример:

Давайте рассмотрим пример, чтобы понять, как мы можем сделать атрибуты закрытыми в программе.

 
class Javatpoint: 
   def __init__(self, age=49): 
      self._age = age 
# make the getter method 
   def get_age(self): 
      return self.__age 
# make the setter method 
   def set_age(self, a): 
      self.__age = a 
grad_obj = Javatpoint() 
print(grad_obj._age) 
# Before using setter 
print(grad_obj.get_age()) 
# After using setter 
grad_obj.set_age(2020) 
print(grad_obj._age) 

Вывод: после выполнения этого кода выше мы получим вывод, как показано ниже:

49 

Значение и применение

Атрибут method (HTML тега <form>) определяет какой метод HTTP (get или post) используется при передаче формы.

Метод GET в отличии от POST при отправке формы передает собранную информацию как часть URL:

url?name=value&name=value // метод GET использует пары имя = значение

При отправке данных методом POST данные передаются таким образом, что пользователь уже не видит передаваемые обработчику формы данные (добавляет данные формы в теле запроса http, которые не отображаются в URL).

Обратите внимание на некоторые нюансы при работе с HTTP методами GET и POST:

• Метод GET ограничивает объём передаваемой в URL информации (около 3000 символов), метод POST не имеет подобных ограничений.
• Никогда не используйте метод GET, если вам необходимо передать конфиденциальные данные (например, пароль пользователя, так как он будет передан в строке URL — в открытом виде).
• Страница, сгенерированную методом GET, можно пометить закладкой (адрес страницы всегда будет уникальный), а страницу, сгенерированную метод POST нельзя, так как адрес страницы не изменяется (данные в URL не передаются).
• Учтите, что с использованием метода GET можно передать данные не через форму, а через URL страницы.

Значение атрибута method может быть переопределено атрибутом formmethod элементов <button>, или <input>.

Создание Подзаголовков Matplotlib

Теперь подумайте о ситуации, когда нам нужно иметь несколько графиков для объяснения наших данных. Например, у нас есть набор данных с температурой и количеством осадков в качестве переменных, и нам нужно визуализировать эти данные.

Одна вещь, которая приходит на ум, – это построить обе переменные на одном графике, но шкала измерения температуры (Кельвин) отличается от шкалы количества осадков(мм).

Здесь нам нужен отдельный сюжет для обоих, чтобы иметь визуальную интерпретацию. Подзаголовок Matplotlib-это то, что нам нужно для создания нескольких сюжетов, и мы собираемся подробно изучить это.

1. Использование метода subplots()

Давайте посмотрим на использование

Метод matplotlib subplots() требует в качестве входного аргумента несколько строк и несколько столбцов и возвращает объект figure и объект axes.

Доступ к каждому объекту оси можно получить с помощью простой индексации. И после выбора необходимых осей для построения графика процедура построения графика будет следовать своим обычным курсом, как мы это делали в приведенном выше коде.

Давайте создадим 4 подзаголовка, расположенных в виде сетки.

#Importing required libraries
import matplotlib.pyplot as plt

# Creates fig and ax from subplots().
fig , ax = plt.subplots(nrows = 2, ncols = 2)

2. Доступ к подзаголовкам

Доступ к отдельным осям очень прост. Давайте построим несколько графиков на первом и последнем подзаголовке.

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

#Loading Dataset
data = load_iris()
df = data.data

fig , ax = plt.subplots(nrows = 2, ncols = 2, figsize=(8,6))

#Plotting on the 1st axes
ax.scatter(df,df , color = 'black')

#Plotting on the last axes
ax.scatter(df,df , color = 'red')

Думайте о каждой оси как о некоторых объектах, расположенных в 2D-массиве, доступ к каждому подзаголовку аналогичен доступу к элементам из 2D-массива.

• ax означает, что мы сначала выбрали первую строку (индекс 0) и первый элемент из этой строки (индекс 0).
• ax означает, что мы сначала выбрали вторую строку (индекс 1) и второй элемент из этой строки (индекс 1).

3. Подзаголовки Matplotlib с общей осью

Во многих приложениях нам нужно, чтобы оси подзаголовков были выровнены друг с другом. Метод matplotlib subplots() принимает еще два аргумента, а именно и , так что все оси подзаголовков имеют одинаковый масштаб.

#Import required libraries
import matplotlib.pyplot as plt

#Plotting
fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True)
for i in range(0,2):
    for j in range(0,3):
        ax.text(0.5, 0.5, str((i,j)),fontsize=18, ha='center')

4. Использование метода add_subplot()

является атрибутом объекта Matplotlib . Он используется всякий раз, когда мы хотим добавить подзаголовки к нашему рисунку один за другим.

Давайте продемонстрируем это на примере кода.

#Importing libraries
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris

#Loading Data to plot
data = load_iris()
df = data.data

#Create a figure object
fig = plt.figure(figsize=(8,8))

#Adding one subplot to the figure
ax_1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) #selecting 1st out of 4 subplots 
ax_1.scatter(df,df , color = 'black')

#Adding one more subplot
ax_2 = fig.add_subplot(2,2,4)
ax_2.scatter(df,df , color = 'red')

В приведенном выше коде атрибут объекта figure требует в качестве входного аргумента несколько строк и столбцов, а также индекс подзаголовка.

Но здесь вместо того, чтобы индексировать подзаголовки в виде 2D-массивов, нам просто нужно передать целое число, похожее на число рисунка.

в приведенном выше коде сначала будет создана сетка подзаголовков 2×2 и возвращен объект 1-го подзаголовка, на котором мы можем построить наши данные.

Инверсия управления — концепция, лежащая в основе внедрения зависимости

Это означает, что класс не должен конфигурировать свои зависимости статистически, а должен быть сконфигурирован другим классом извне.

Это пятый принцип S.O.L.I.D из пяти основных принципов объектно-ориентированного программирования и разработки от дяди Боба, в котором говорится, что класс должен зависеть от абстракции, а не от чего-то конкретного (простыми словами, жестко закодированного).

Согласно принципам, класс должен полностью сосредоточиться на выполнении своих обязанностей, а не на создании объектов, необходимых для выполнения этих обязанностей. И именно здесь начинается внедрение зависимостей: она предоставляет классу требуемые объекты.

Замечание: Если вы хотите узнать больше о принципах SOLID от дяди Боба вы можете перейти по .

Типы недопустимых входных текстовых данных

Обычно мы можем разделить ошибки ввода текста на четыре типа:

1. извлечение входных данных выполняется успешно, но входные данные не имеют смысла для программы (например, ввод ‘k’ в качестве математического оператора);
2. извлечение входных данных выполняется успешно, но пользователь вводит дополнительные данные (например, вводя «*q hello» в качестве математического оператора);
3. ошибка извлечения входных данных (например, попытка ввести ‘q’ при запросе ввода числа);
4. извлечение входных данных выполнено успешно, но пользователь выходит за пределы значения числа.

Таким образом, чтобы сделать наши программы устойчивыми, всякий раз, когда мы запрашиваем у пользователя ввод, мы в идеале должны определить, может ли произойти каждый из вышеперечисленных возможных вариантов, и если да, написать код для обработки этих случаев.

Давайте разберемся в каждом из этих случаев и в том, как их обрабатывать с помощью .

Случай ошибки 1: извлечение успешно, но входные данные не имеют смысла

Это самый простой случай. Рассмотрим следующий вариант выполнения приведенной выше программы:

В этом случае мы попросили пользователя ввести один из четырех символов, но вместо этого он ввел ‘k’. ‘k’ – допустимый символ, поэтому успешно извлекает его в переменную , и она возвращается в . Но наша программа не ожидала этого, поэтому она не обрабатывает этот случай правильно (и, таким образом, ничего не выводит).

Решение здесь простое: выполните проверку ввода. Обычно она состоит из 3 шагов:

1. убедитесь, что пользовательский ввод соответствует вашим ожиданиям;
2. если да, верните значение вызывающей функции;
3. если нет, сообщите пользователю, что что-то пошло не так, и попросите его повторить попытку.

Вот обновленная функция , которая выполняет проверку ввода.

Как видите, мы используем цикл для бесконечного цикла до тех пор, пока пользователь не предоставит допустимые данные. Если он этого не делает, мы просим его повторить попытку, пока он не даст нам правильные данные, не закроет программу или не уничтожит свой компьютер.

6.3.2. Нелинейное преобразование

Доступны два типа преобразований: квантильные преобразования и степенные преобразования. И квантильные, и степенные преобразования основаны на монотонных преобразованиях характеристик и, таким образом, сохраняют ранг значений по каждой характеристике.

Квантильные преобразования помещают все функции в одно и то же желаемое распределение на основе формулы $G^{-1}(F(X))$ где $F$ — кумулятивная функция распределения признака и $G^{-1}$ функция квантиля требуемого распределения выходного $G$. В этой формуле используются два следующих факта: (i) если $X$ случайная величина с непрерывной кумулятивной функцией распределения $F$ тогда $F(X)$ равномерно распределяется по ; (ii) еслиU — случайная величина с равномерным распределением на $$ тогда $G^{−1}(U)$ имеет распространение $G$. Выполняя ранговое преобразование, квантильное преобразование сглаживает необычные распределения и меньше подвержено влиянию выбросов, чем методы масштабирования. Однако это искажает корреляции и расстояния внутри и между объектами.

Преобразования мощности — это семейство параметрических преобразований, цель которых — сопоставить данные из любого распределения как можно ближе к гауссовскому распределению.

6.3.2.1. Отображение в равномерное распределение

 обеспечивает непараметрическое преобразование для отображения данных в равномерное распределение со значениями от 0 до 1:

>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn.model_selection import train_test_split
>>> X, y = load_iris(return_X_y=True)
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
>>> quantile_transformer = preprocessing.QuantileTransformer(random_state=0)
>>> X_train_trans = quantile_transformer.fit_transform(X_train)
>>> X_test_trans = quantile_transformer.transform(X_test)
>>> np.percentile(X_train, ) 
array()

Эта особенность соответствует длине чашелистиков в см. После применения квантильного преобразования эти ориентиры близко подходят к ранее определенным процентилям:

>>> np.percentile(X_train_trans, )
... 
array()

Это можно подтвердить на независимом тестовом наборе с аналогичными замечаниями:

>>> np.percentile(X_test, )
... 
array()
>>> np.percentile(X_test_trans, )
... 
array()

6.3.2.2. Отображение в гауссово распределение

Во многих сценариях моделирования желательна нормальность функций в наборе данных. Преобразования мощности — это семейство параметрических монотонных преобразований, которые нацелены на отображение данных из любого распределения как можно ближе к гауссовскому распределению, чтобы стабилизировать дисперсию и минимизировать асимметрию.

 в настоящее время предоставляет два таких преобразования мощности, преобразование Йео-Джонсона и преобразование Бокса-Кокса.

Преобразование Йео-Джонсона определяется следующим образом:

в то время как преобразование Бокса-Кокса задается следующим образом:

Бокс-Кокса можно применять только к строго положительным данным. В обоих методах преобразование параметризуется $\lampda$, который определяется путем оценки максимального правдоподобия. Вот пример использования Box-Cox для сопоставления выборок, взятых из логнормального распределения, в нормальное распределение:

>>> pt = preprocessing.PowerTransformer(method='box-cox', standardize=False)
>>> X_lognormal = np.random.RandomState(616).lognormal(size=(3, 3))
>>> X_lognormal
array(,
       ,
       ])
>>> pt.fit_transform(X_lognormal)
array(,
       ,
       ])

Хотя в приведенном выше примере параметр установлен на ,  по умолчанию будет применяться нормализация с нулевым средним и единичной дисперсией к преобразованному результату.

Ниже приведены примеры Бокса-Кокса и Йео-Джонсона, примененные к различным распределениям вероятностей. Обратите внимание, что при применении к определенным распределениям степенные преобразования достигают результатов, очень похожих на гауссову, но с другими они неэффективны. Это подчеркивает важность визуализации данных до и после преобразования

Также можно сопоставить данные с нормальным распределением, используя  настройку . Используя предыдущий пример с набором данных радужной оболочки:

>>> quantile_transformer = preprocessing.QuantileTransformer(
...     output_distribution='normal', random_state=0)
>>> X_trans = quantile_transformer.fit_transform(X)
>>> quantile_transformer.quantiles_
array(,
       ,
       ,
       ...,
       ,
       ,
       ])

Таким образом, медиана входа становится средним значением выхода с центром в 0. Нормальный выход обрезается так, чтобы минимум и максимум входа — соответствующие квантилям 1e-7 и 1 — 1e-7 соответственно — не становились бесконечными при преобразование.

Файл шаблона index.html#

Ниже представлен код нашего шаблона index.html.

Итак, у нас тег , некоторый meta-тег, однако, форма находится в теле HTML-файла.

Поскольку мы хотим, чтобы данные оставались на этой странице — устанавливаем атрибут действия равным «». Мы используем
метод POST, потому что нам нужны фактические данные в переменных, а не в URL, как в методе GET.

Строка {% csrf_token %} защищает от подделки межсайтовых запросов.

При помощи строки ` form`.`as_p ` наша форма отображается в файле шаблона.

После чего мы создаём кнопку submit и закрываем форму.

Следующий блок кода проверяет, была ли нажата кнопка submit. Если была, вывод отобразит данные, которые ввёл пользователь.
Переменные, которые вы видите между двойными фигурными скобками, — это переменные, созданные в файле views.py, о котором мы поговорим далее.

Постусловия: MaybeNull и NotNull

Предположим, у вас есть метод со следующей сигнатурой.

Вероятно, вы написали такой метод для возвращения значения в случае, если искомое имя не найдено. четко указывает, что запись не найдена. В этом примере вы, вероятно, измените тип возвращаемого значения с на . Объявление возвращаемого значения как ссылочного типа, допускающего значение NULL, четко указывает намерение этого API:

По причинам, описанным в разделе , этот метод может не создавать статический анализ, соответствующий API. У вас может быть универсальный метод, который действует по аналогичному шаблону.

Если искомый элемент не найден, метод возвращает . Можно уточнить, что метод возвращает значение , если элемент не найден, добавив заметку к возвращаемому значению метода:

Предыдущий код информирует вызывающие объекты о том, что возвращаемое значение на самом деле может быть равно NULL. Он также информирует компилятор о том, что метод может возвращать выражение , даже если тип не допускает значения NULL. При наличии универсального метода, возвращающего экземпляр своего параметра типа, , с помощью атрибута можно указать, что он никогда не возвращает .

Можно также указать, что возвращаемое значение или аргумент не равны NULL, даже если используется ссылочный тип, допускающий значение NULL. Следующий метод является вспомогательным и выдает исключение, если первым аргументом является .

Эту подпрограмму можно вызвать следующим образом.

После включения ссылочных типов, допускающих значения NULL, необходимо убедиться, что предыдущий код компилируется без вывода предупреждений. Когда метод возвращает значение, параметр гарантированно не будет равен NULL. Однако можно вызвать с пустой ссылкой. Можно сделать ссылочным типом, допускающим значение NULL, и добавить постусловие в объявление параметра.

В предыдущем коде показано четкое выражение имеющегося контракта. Вызывающие объекты могут передавать переменную со значением , но аргумент гарантированно не будет равен NULL, если метод возвращает значение без выдачи исключений.

Для указания безусловных постусловий используются следующие атрибуты.

• MaybeNull. Возвращаемое значение, не допускающее значение NULL, может быть равно NULL.
• NotNull. Возвращаемое значение, допускающее значение NULL, никогда не будет равно NULL.

Структурная переменная и доступ к ней (пример)

Рассмотрим принцип работы связки свойств и структурной переменной типа , реализующей дробь:

using System;
namespace Highload{
  struct Frctn{
    public int nume; // numerator
    public int deno; // denominator
  }
  // класс комплексного числа
  class ComplexNumber{
    private Frctn real; 
    private Frctn im; 

    // несколько конструкторов
    public ComplexNumber(int _real, int _im){
      real.nume = _real;
      real.deno = 1;
      im.nume = _im;
      im.deno = 1;
    }
    public ComplexNumber(Frctn _real, Frctn _im){
      real = _real;
      im = _im;
    }
    // свойство действительной части 
    public Frctn Real{
      get{
        return real;
      }
      set{
        real = value;
      }
    }
    // свойство мнимой части 
    public Frctn Im{
      get{ 
        return im;
      }
      set{
        im = value;
      }
    }
        public double RealD{
      get{
         return (double)real.nume/(double)real.deno;
      }
    }
       public double ImD{
      get{
        return (double)im.nume / (double)im.deno;
      }
    }
    // свойство, возвращающее модуль этого числа
    public double Ab{
      get{
        double x,y,z;
        x = real.nume / (double)real.deno;
        y = im.nume / (double)im.deno;
        z = Math.Sqrt(y * y + x * x);
        return z;
      }
    }
  }

  class Prog{
    static void Main(string[] args){
      Frctn r = new Frctn();
      Frctn i = new Frctn();
      r.nume = 3;
      r.deno = 1;
      i.nume = 4;
      i.deno = 1;

     ComplexNumber c = new ComplexNumber(x, y); // экземпляр класса ComplexNumber

      // свойства класса ComplexNumber
      double ab = c.Ab; // берем модуль, ab = 5
      Console.WriteLine("Ab = {0}", ab);
      double rd, id;
      rd = c.RealD; // rd = 3/1 = 3.0
      id = c.ImD; // id = 4/1 = 4.0
      Console.WriteLine("rd = {0}", rd);
      // свойство Real
      Frctn R = new Fraction();
      R = c.Real; // R = { 3, 1 }
      Console.Write("R.nume = {0},   ", R.nume);
      Console.WriteLine("R.deno = {0}", R.deno);
    }
  }
}

Программа выведет:

Ab = 5rd = 3R.nume = 3, R.deno = 1

Рассматривая свойства, надо отметить, что они не добавляют место в памяти для переменных класса, а только контролируют доступ к ним. А также не являются членами данных класса, а переменные определяются независимо от них.

6.3.8. Трансформаторы на заказ

Часто вам может потребоваться преобразовать существующую функцию Python в преобразователь для помощи в очистке или обработке данных. Вы можете реализовать преобразователь из произвольной функции с помощью . Например, чтобы создать преобразователь, который применяет преобразование журнала в конвейере, выполните:

>>> import numpy as np
>>> from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
>>> transformer = FunctionTransformer(np.log1p, validate=True)
>>> X = np.array(, ])
>>> transformer.transform(X)
array(,
       ])

Вы можете убедиться, что  и  являются противоположностью друг другу, установив  и вызвав  раньше . Обратите внимание, что появляется предупреждение, которое может быть преобразовано в ошибку с помощью :

>>> import warnings
>>> warnings.filterwarnings("error", message=".*check_inverse*.",
...                         category=UserWarning, append=False)

Полный пример кода, демонстрирующий использование a  для извлечения функций из текстовых данных, см. В разделе Преобразователь столбцов с гетерогенными источниками данных.

Преимущества применения такой концепции

Вы можете задаться вопросом: для чего так необходимы эти свойства? Ведь в подобных ситуациях можно обойтись обыкновенными переменными класса. Вся суть концепции свойств заключается в возможности вкладывания в переменные дополнительной логики. 

Например, при присваивании ей другого значения:

class Human{
    private int years;
    public int Years{
        set{
            if(value < 18){
                Console.WriteLine("Доступ только совершеннолетним!");
            }
            else{
                years = value;
            }
        }
        get {return years;}
    }
}

Имей переменная years из нашего примера public-доступ — у разработчика появилась бы возможность присвоить ей извне другое значение, что не всегда хорошо (подобные вещи чаще всего происходят в результате ошибки или случайности). В таких ситуациях нам и необходимы свойства, ограничивающие к ней доступ.

А еще, применяя свойства, мы:

• получаем универсальный инструмент для работы с полями и их доступностью извне;
• имеем возможность добавления функционала для проверки на правильность присвоенных значений в блоки кода аксессора;
• можем исключить изменение данных в переменной используя манипуляции с аксессором , применив readonly-подход».

Случай ошибки 2: извлечение успешно, но с посторонними входными данными

Рассмотрим следующий вариант выполнения приведенной выше программы:

Как думаете, что будет дальше?

Программа выводит правильный ответ, но форматирование испорчено. Давайте подробнее разберемся, почему.

Когда пользователь вводит «5*7» в качестве вводных данных, эти данные попадают в буфер. Затем оператор извлекает 5 в переменную , оставляя в буфере «*7\n». Затем программа напечатает «Enter one of the following: +, -, *, or /:». Однако когда был вызван оператор извлечения, он видит символы «*7\n», ожидающие извлечения в буфере, поэтому он использует их вместо того, чтобы запрашивать у пользователя дополнительные данные. Следовательно, он извлекает символ ‘*’, оставляя в буфере «7\n».

После запроса пользователя ввести другое значение , из буфера извлекается 7 без ожидания ввода пользователя. Поскольку у пользователя не было возможности ввести дополнительные данные и нажать Enter (добавляя символ новой строки), все запросы в выводе идут вместе в одной строке, даже если вывод правильный.

Хотя программа работает, выполнение запутано. Было бы лучше, если бы любые введенные посторонние символы просто игнорировались. К счастью, символы игнорировать легко:

Этот вызов удалит до 100 символов, но если пользователь ввел более 100 символов, мы снова получим беспорядочный вывод. Чтобы игнорировать все символы до следующего символа ‘\n’, мы можем передать в . возвращает наибольшее значение, которое может быть сохранено в переменной типа . Передача этого значения в приводит к отключению проверки счетчика.

Чтобы игнорировать всё, вплоть до следующего символа ‘\n’, мы вызываем

Поскольку эта строка довольно длинная для того, что она делает, будет удобнее обернуть ее в функцию, которую можно вызвать вместо .

Поскольку последний введенный пользователем символ должен быть ‘\n’, мы можем указать игнорировать символы в буфере, пока не найдет символ новой строки (который также будет удален).

Давайте обновим нашу функцию , чтобы игнорировать любой посторонний ввод:

Теперь наша программа будет работать, как ожидалось, даже если мы введем «5*7» при первом запросе ввода – 5 будет извлечено, а остальные символы из входного буфера будут удалены. Поскольку входной буфер теперь пуст, при следующем выполнении операции извлечения данные у пользователя будут запрашиваться правильно!

Какой метод использовать GET или POST, чем отличаются методы

Основное отличие метода GET от POST в способе передачи данных.

Запрос GET передает данные в URL в виде пар «имя-значение» (другими словами, через ссылку), а запрос POST передает данные в теле запроса (подробно показано в примерах ниже). Это различие определяет свойства методов и ситуации, подходящие для использования того или иного HTTP метода.

Страница, созданная методом GET, может быть открыта повторно множество раз. Такая страница может быть кэширована браузерами, проиндексирована поисковыми системами и добавлена в закладки пользователем. Из этого следует, что метод GET следует использовать для получения данных от сервера и не желательно в запросах, предполагающих внесений изменений в ресурс.

Например, можно использовать метод GET в HTML форме фильтра товаров: когда нужно, исходя из данных введенных пользователем, переправить его на страницу с отфильтрованными товарами, соответствующими его выбору.

Запрос, выполненный методом POST, напротив следует использовать в случаях, когда нужно вносить изменение в ресурс (выполнить авторизацию, отправить форму оформления заказа, форму обратной связи, форму онлайн заявки). Повторный переход по конечной ссылке не вызовет повторную обработку запроса, так как не будет содержать переданных ранее параметров. Метод POST имеет большую степень защиты данных, чем GET: параметры запроса не видны пользователю без использования специального ПО, что дает методу преимущество при пересылке конфиденциальных данных, например в формах авторизации.

HTTP метод POST поддерживает тип кодирования данных multipart/form-data, что позволяет передавать файлы.

Также следует заметить, что методы можно комбинировать. То есть, при необходимости вы можете отправить POST запрос на URL, имеющий GET параметры.