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Python训练营打卡 Day29

news 来源：原创 2025/7/28 19:54:38

复习日：类的装饰器

知识点回顾

类的装饰器：餐厅升级计划

假设你是一家餐厅的老板，餐厅已经运营了一段时间，但你希望提升服务质量，比如在每道菜上增加一些特别的服务（比如日志记录、额外的装饰等）。你不想重新设计整个餐厅的运营流程（即不修改现有的类定义），而是希望通过一些“升级计划”来实现这些目标。

类装饰器就像是一个“升级计划”，它可以接收一个类（餐厅的运营流程），然后返回一个修改后的类（升级后的运营流程）。通过这种方式，你可以在不改变原有类定义的情况下，为类添加新的功能。

既然函数可以复用，有了类和装饰器，那么类还能进一步封装么？可以的，类也有装饰器

回顾一下，函数的装饰器是：接收一个函数，返回一个修改后的函数。我们之前是用复用的思想来看装饰器的，换一个角度理解，当你想修改一个函数的时候，可以通过装饰器方法来修改而无需重新定义这个函数。

类也有修饰器，他的逻辑类似：接收一个类，返回一个修改后的类。例如

1. 添加新的方法或属性（如示例中的 log 方法）。

2. 修改原有方法（如替换 __init__ 方法，添加日志）。

3. 甚至可以返回一个全新的类（继承或组合原类）。

通过类装饰器，可以在不修改类内部代码的情况下，为多个类统一添加功能（如日志、统计）

# 定义类装饰器：为类添加日志功能
def class_logger(cls):# 保存原始的 __init__ 方法original_init = cls.__init__def new_init(self, *args, **kwargs):# 新增实例化日志print(f"[LOG] 实例化对象: {cls.__name__}")original_init(self, *args, **kwargs)  # 调用原始构造方法# 将类的 __init__ 方法替换为新方法cls.__init__ = new_init# 为类添加一个日志方法（示例）def log_message(self, message):print(f"[LOG] {message}")cls.log = log_message  # 将方法绑定到类return cls# 定义简单打印类，应用装饰器
@class_logger
class SimplePrinter:def __init__(self, name):self.name = name  # 构造方法：初始化名称def print_text(self, text):"""简单打印方法"""print(f"{self.name}: {text}")# 使用示例
printer = SimplePrinter("Alice")  # 实例化时触发装饰器的日志
printer.print_text("Hello, World!")  # 调用普通方法
printer.log("这是装饰器添加的日志方法")  # 调用装饰器新增的方法

类装饰器 class_logger：就像是餐厅的“升级计划”，它接收一个类（餐厅的运营流程），然后返回一个修改后的类（升级后的运营流程）。
new_init 方法：在实例化对象时，记录日志，就像在餐厅的运营流程中增加了一个“欢迎顾客”的步骤。
log_message 方法：为类添加了一个新的日志方法，就像在餐厅的服务中增加了一个“记录顾客反馈”的步骤。
cls.log = log_message：将外部定义的方法绑定到类上，就像在餐厅的服务流程中动态添加了一个新的服务步骤。

装饰器思想的进一步理解：外部修改、动态

注意到其中的cls.log = log_message 这行代码，他把外部的函数赋值给了类的新定义的属性，这里我们介绍这种写法

实际上，定义类的方法，有2类写法

1. 在类定义内部直接写方法，这是静态方法，一般定义类都这么完成。

class SimplePrinter:def print_text(self, text):print(f"打印内容：{text}")

比喻：在餐厅的菜谱中直接写明每道菜的具体烹饪步骤。

2. 在类定义外部定义方法，然后把方法赋值给类的属性---这是一种动态方法，常在装饰器中使用，可以再外部修改类的方法。

def log_message(self, message):print(f"记录日志：{message}")SimplePrinter.log = log_message

比喻：在餐厅的运营过程中，动态地添加一个新的服务步骤，比如“记录顾客反馈”。

两种方式的本质都是将函数对象绑定到类的属性上，只是语法和应用场景不同。装饰器中常用外部赋值，是为了在不修改原类代码的情况下增强类的功能。

类方法的定义：内部定义和外部定义

ps：之前无论是函数还是类的装饰器，我们都发现是先有装饰器，再有类。那既然我们说了装饰器除了让原本的代码更加清晰可读可复用，还具有修改函数or类的功能。那如何修改之前已经写好的类or函数呢？

所以你还是需要理解装饰器本质就是一个语法糖，对类而言：@decorator 语法只是 MyClass = decorator(MyClass) 的简写，即使类已定义，仍可手动调用装饰器函数修改它。

# 手动调用装饰器
SimplePrinter = class_logger(SimplePrinter)

比喻：即使餐厅已经开业，你仍然可以通过“升级计划”来改进服务，而不需要重新设计整个餐厅。

总结：装饰器的核心是动态修改类 / 函数，而不改变原代码。通过外部赋值，可以在不修改类定义的前提下，为类添加新方法或修改已有方法。---理解动态的含义

作业：

复习类和函数的知识点，写下自己过去29天的学习心得，如对函数和类的理解，对python这门工具的理解等，未来再过几个专题部分我们即将开启深度学习部分。

对函数和类的理解

函数：就像餐厅的“一道菜”，是完成特定任务的代码块。通过装饰器，可以为函数添加额外的功能，而不需要修改函数本身的代码。
类：就像餐厅的“菜谱”，是对属性和方法的封装。通过类装饰器，可以在不修改类定义的情况下，为类添加新的方法或属性。

对 Python 的理解

经过29天的系统学习，完成了从编程基础到机器学习应用的知识闭环：

首先掌握了Python核心语法（变量、字符串、列表、循环判断等）和数据处理技能（缺失值处理、独热编码、特征筛选），构建了数据预处理能力；

接着深入机器学习全流程，涵盖建模评估（分类/回归模型）、模型优化（调参技巧、管道封装）和结果解释（SHAP可视化）；

同时拓展了无监督学习领域（聚类算法、降维技术SVD/PCA）和算法设计思维（启发式算法）；

最后通过函数封装、装饰器应用和面向对象编程，形成了模块化编程思维，并强化了工程化能力（异常处理、OS模块操作）。

整个体系以数据科学为核心，既包含描述性统计、热力图等数据分析方法，也覆盖从传统机器学习到深度学习的基础过渡，最终形成"数据清洗→特征工程→模型构建→结果解释"的完整解决方案能力

整体复习回顾-餐厅做菜

1. 餐厅核心架构
变量、字符串、列表 ➔ 食材和菜单
像餐厅需要米面蔬菜（变量）和菜品配方（字符串），菜单（列表）决定了能提供什么服务，是餐厅的基础原料和功能清单。

循环和判断语句 ➔ 厨房流水线
类似厨师按流程洗菜→切菜→炒菜（循环），根据订单类型（判断）决定做牛排还是沙拉，控制业务的核心运转逻辑。

2. 食材预处理区
缺失值处理 ➔ 食材质检员
像剔除发霉的蔬菜（删除缺失值）或用库存替代品填补（填充均值），确保食材完整可用。

独热编码/标签编码 ➔ 菜品标准化
将"辣度"（高/中/低）转成标准调料包编号（如001, 010, 100），让不同口味的菜品能被机器识别。

特征筛选 ➔ 食材精简师
像从100种香料中选出真正影响味道的5种核心调料（如八角、花椒），去除无关配料，提升菜品效率。

3. 厨房建模车间
机器学习模型 ➔ 主厨研发套餐
分类模型像设计儿童套餐/商务套餐（标签分类），回归模型像预测每日客流量（数值预测），聚类模型像按口味分组顾客（无监督分群）。

调参技巧 ➔ 火候调试师
调整炒菜的火候（学习率）、调料比例（正则化参数），让菜品（模型）达到最佳口感（准确率）。

Pipeline管道 ➔ 自动化流水线
将洗菜→切配→烹饪→装盘（数据清洗→编码→建模→输出）连成一条标准化生产线，减少人为失误。

4. 餐厅运营优化
热力图/SHAP图 ➔ 顾客反馈分析板
像用热力图显示"牛排销量最高时段"，用SHAP图分析"价格和等待时间对差评的影响权重"，找到经营瓶颈。

降维算法（PCA/SVD） ➔ 菜单精简策略
从200道菜中提炼出10道代表菜（保留核心特征），既满足多数顾客需求，又降低备菜复杂度。

启发式算法 ➔ 智能排班系统
像用遗传算法优化服务员排班表，在客流量波动时找到人力成本和效率的最优平衡点。

5. 高级服务与扩展
装饰器/类 ➔ VIP定制服务
装饰器像为常客提供免费甜点（不修改主函数，新增功能），类（Class）像设立包厢服务部，封装点餐、结账、清洁等专属流程。

异常处理 ➔ 应急预案手册
当厨房着火（程序报错）时，自动启动灭火流程（try-except），保障餐厅（系统）继续运行。

OS模块 ➔ 仓库管理系统
像自动整理食材库存（文件路径操作）、记录采购日志（读写文件），确保资源有序调用。

总结比喻
餐厅经营 ≈ 机器学习项目
食材采购（数据收集）→ 质检预处理（数据清洗）→ 研发菜品（特征工程）→ 厨房标准化生产（建模调参）→ 分析顾客反馈（模型解释）→ 优化菜单（模型迭代），最终目标是让餐厅（模型）高效盈利（准确预测），同时能灵活应对突发状况（鲁棒性）。

@浙大疏锦行