Как работает в данном примере декорирование?

Ohotnikx, Не очень мне понятно, о чем ты спрашиваешь.
1. есть функция decor, которая возвращает внутреннею функцию.

2. есть внутренняя функция _wrapper которая возвращает экземпляр класса MyClass

3. сначала имя "MyClass' указывает на объект класса MyClass (Когда ты пишешь class MyClass: pass) он будет исполнен это объект, который при его объявлении, а не при вызове. Попробуй например

class BadClass:
    a = 1/0

тебе не надо инициализировать экземпляр класса, ты получишь ошибку. Потому что код будет выполнен, в отличии от функции например (там только при вызове).

4. после вот это строчки MyClass = decor(MyClass) имя 'MyClass' это указатель на объект внутренней функции. Иными словами 'MyClass = _wrapper'
затем ты вызываешь MyClass(), а вызывается _wrapper то есть когда ты пишешь MyClass() это тоже самое _wrapper(*args, **kwargs). _wrapper в свою очередь имеет доступ к объект класса который мы объявляли изначально, вот в этой части decor(MyClass) мы передаем объект класса. То есть он доступен для _wrapper в расширенной но не глобальной области видимости. Вот здесь ты инициализируешь экземпляр func(*args, **kwargs), я тебе еще замечание насчет имени func сделал, так и запутаться не долго, у тебя происходит result = MyClass(). То есть создание экземпляра твоего класса, затем ты потенциально декорируешь его "увеличиваешь функциональность например" и возвращаешь. Все.

Ты не обязан вот в этой строчке MyClass = decor(MyClass) давать имя ссылке на объект функции _wrapper 'MyClass'. это сделано, что бы вызов не отличался. Для понимания ну сделай например так.

My_Decorated_Class_builder = decor(MyClass)

decorated_class_instances = My_Decorated_Class_builder()
normal_class_instance = MyClass()
print(decorated_class_instances.complex_calculation())
print(normal_class_instance.complex_calculation())

Что еще не понятно?

Как работает в данном примере декорирование?

Влад Григорьев, да мы можем использовать иной синтакс, но в этой строчке MyClass у него становится ссылкой на объект типа function.

Как работает в данном примере декорирование?

Влад Григорьев, decor(MyClass) вот этот объект function. MyClass становится указателем на него. Я имел ввиду вот это и это очевидно из написанного.

Как работает в данном примере декорирование?

Влад Григорьев, ты чего хочешь я не пойму мы что говорим не функция а экземпляр объекта класса функция?

Как работает в данном примере декорирование?

Влад Григорьев, Не ну в этом смысле нам вообще надо отказать от слова функция тогда потому что все является объектом.

Как работает в данном примере декорирование?

Влад Григорьев, print(type(MyClass)) - function

Как устранить ошибку генератора?

Алан Гибизов, Тут речь о пространстве имен. Когда мы импортируем объект класса он с большой буквы. Когда функцию обычно либо их мало очень специфические либо если их много то опять таки пространство имен. Например import numpy as np, а не начинают все функции которые планируется использовать импортировать по отдельность np будет играть роль пространства имен. А тут просто переменная field. Что за field где то в коде мы ее раз использовали ниже переопредили потом третий раз опять использовали ожидая там значение из import, а там уже другое и вот он баг. Поэтому импортируя модуль целиком мы его используем как пространство имен и подобные баги просто исключены.

Как устранить ошибку генератора?

Алан Гибизов, ну это же всего лишь переменная, если у нас где то будет еще переменная с таким именем то она перезапишется да и все. Это когда мы объект класса импортируем, что бы создать экземпляр, у нас такой проблемы нет, когда функцию импортируем, переобъявить мы тоже по запарке можем, но это маловероятно. когда константу импортируем, она константа, например from math import pi кто будет в здравом уме переопределять pi. А тут просто переменная field, где то объявили с таким же именем и все, import ушел.

Практика очного собеседования для иногородних кандидатов?

pddev, Я не озвучивал весь список, а привел примеры факторов. Развитие компании, на длинной дистанции определяется внутренними правилами, это правила создадут продуктивную атмосферу, или токсичную, приведут специалистов или не специалистов, и т.д.

По этому честное отношение к соискателю и создание хороших условий развития для сотрудника компании - это в интересах самой компании.

Почему DB browser for sqlite и питон выдают разные результаты запроса?

Phys_Math_Man, нашел вот аттрибут у объекта соединение con.in_transaction если True то значит есть не закомиченные изменения. Также есть total_changes сколько рядов изменено, но надо помнить что он выдаст и не закомиченные изменения, то есть нужно использовать в сочетании с первым атрибутом, если con.in_transaction False значит все транзакции закомичены.

Почему DB browser for sqlite и питон выдают разные результаты запроса?

Phys_Math_Man, Надо доки читать это не серверная база, я ей редко пользуюсь. Глянь вот на эту библиотеку, она предоставляет историю изменений https://github.com/simonw/sqlite-history. Сначала, конечно лучше доки почитать.

Почему DB browser for sqlite и питон выдают разные результаты запроса?

Phys_Math_Man, Дело не в fetchall, а в том что ты можешь выбирать из базы значения которые не были закомичены, проводить с ними операции и комитить в базу, тогда, когда это нужно. Commit это сохранить все транзакции в базу, с момента последнего commit. Нужны тебя взял сделал препроцессинг, изменил и закомитил, это не путает. Транзакция должна быть подтверждена. Опасаешься побочных эффектов которые конечно могут быть используй контекстный менеджер.

Как создать простую браузерную игру при помощи ChatGpt?

Олег Петров, тут ключевое слово стабильность, если с этим будут серьезные улучшения, то будет и профессия оператор ChatGPT, если все это останется приблизительно на том же уровне, что сейчас, то развития он не получит, сам проект пока сильно убыточный.

Не работают кастомные tf.keras слои, что делаю не так?

Михаил Морозов, Да я не против, раз код от них то должен работать, если нет значит версии разные.

Не работают кастомные tf.keras слои, что делаю не так?

Михаил Морозов, Пример из официальных доков взят?

Не работают кастомные tf.keras слои, что делаю не так?

версии, проверяй. У них иногда меняется API от версий к версиям.

Как сравнить datetime и полученную дату?

denisland, Ну видишь, у тебя просто set который содержит объект datetime конвертируй в список и возьми элемент.
d = list(time_w)[0] и все сравнивай потом.

Как сравнить datetime и полученную дату?

у time_w, какой тип данных, set? сделай print(type(time_w)). И просто сделай print(time_w). Что бы глянуть на него.

Каким способом посчитать частоту сигнала по нескольким сэмплам?

eegmak, Ну если шум минимальный, и самое главное стабильный то есть размер шума постоянный, то нейронка будет работать очень точно (при условии если собрать наблюдения частоты). В машинном обучении есть такое понятие как feature engineering (создание предикторов из сырых данных), так нейронные сети делают это за нас, и это единственный из всех алгоритмов которые это делают. Я к чему ваша функция это функция многих переменных и вы не знаете взаимотношей между ними, вы не знаете возможно из тех переменных что есть надо создать дополнительные переменные и эти дополнительные переменные послужат предикторами, так вот нейронки за счет нахождения полезных геометрических трансформаций в многомерном пространстве делают это лучше всех алгоритмов. Нейронные сети не интерпретируемы модели то есть в конце оно просто прогнозирует довольно точно но нельзя сформулировать взаимоотношение между отдельным предиктором и частотой. И когда это важно иметь возможность сформулировать взаимоотношения между отдельным предиктором и целью, то их не используют.

Каким способом посчитать частоту сигнала по нескольким сэмплам?

eegmak,

Вот все таки мы говорим на разных языках. Я мыслю математически и пытаюсь классифицировать проблему, что бы осуществить подходящий подход к ее решению (если оно есть). Ты мыслишь, категориями специфичными для твоей области.

Ты говоришь, что проблема имеет вид.частота = F(наши данные) + E. И говоришь надо смоделировать F и ее параметры. При этом говоришь что не одного наблюдения частоты у нас нет. Задача не решаемая и никогда не будет решаемая. Если есть эти наблюдения, то это задача регрессии и решается она многими способами.

По твоим данным они мне не о чем не говорят перед нами временная последовательность. Мы можем декомпозировать ее, убрать из нее шум. Все это умеет прекрасно statsmodels а именно модуль tsa (time series analysis). https://www.statsmodels.org/stable/tsa.html. Все фильтры, трансформации, декомпозции и т.д. там есть еще и с хорошими примерами.