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装饰器是什么？为什么要有装饰器？

发布时间：2024-08-20 19:54

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来源：破盾编程

一、装饰器是什么？为什么要有装饰器？

装饰器（decorator）是Python一个进阶的用法，通常以如下形式出现，但是它到底怎么用呢？且看本文细细分解。

@decorator           # 装饰器
def self_defined_function():
    print("Self-defined function is called.")

1. 什么时候需要用装饰器？

试想你有一系列函数，例如如下所示的两个函数（分别计算和与积）：

def my_sum_function(*args):
    print("The sum is", sum(args))

def my_product_function(*args):
    res = 1
    for x in args:
        res *= x
    print("The product is", res)

my_sum_function(1, 2, 3, 4)
my_product_function(1, 2, 3, 4, 5)

现在，你需要为这一系列函数添加一个一样的功能，就是统计输入参数的个数，同时检查里面是否有0，那么低阶的解决方法就是为每一个函数单独添加部分代码，即

def my_sum_function(*args):
    print("No. of input args is", len(args))                # 重复部分
    contain_zero = any([x == 0 for x in args])              # 重复部分
    print("Input arguments contain 0:", contain_zero)       # 重复部分

    print("The sum is", sum(args))

def my_product_function(*args):
    print("No. of input args is", len(args))                # 重复部分
    contain_zero = any([x == 0 for x in args])              # 重复部分
    print("Input arguments contain 0:", contain_zero)       # 重复部分

    res = 1
    for x in args:
        res *= x
    print("The product is", res)

my_sum_function(1, 2, 3, 4)
my_product_function(0, 1, 2, 3, 4, 5)

这样写的话，代码中存在大量重复的部分，有没有好一点的办法呢？也许你已经想到了，就是把添加的这部分功能封装成一个单独的函数，然后让每一个函数单独调用这个函数（嵌套调用），这样就能减少写代码过程中的“Ctrl+C和Ctrl+V”，即

def my_sum_function(*args):
    additional_function(*args)    # 嵌套调用

    print("The sum is", sum(args))

def my_product_function(*args):
    additional_function(*args)    # 嵌套调用

    res = 1
    for x in args:
        res *= x
    print("The product is", res)

def additional_function(*args):
    print("No. of input args is", len(args))
    contain_zero = any([x == 0 for x in args])
    print("Input arguments contain 0:", contain_zero)

my_sum_function(1, 2, 3, 4)
my_product_function(0, 1, 2, 3, 4, 5)

那有没有更pythonic的写法呢？这里就可以用到装饰器了，实现方法如下

def a_decorator(f):
    def additional_function(*args):
        print("No. of input args is", len(args))
        contain_zero = any([x == 0 for x in args])
        print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
        f(*args)
    return additional_function

@a_decorator
def my_sum_function(*args):
    print("The sum is", sum(args))

@a_decorator
def my_product_function(*args):
    res = 1
    for x in args:
        res *= x
    print("The product is", res)

my_sum_function(1, 2, 3, 4)
my_product_function(0, 1, 2, 3, 4, 5)

2. 装饰器的执行机制

现在我么已经知道了装饰器的使用场景：就是为函数定制化额外功能的时候，可是添加装饰器。使用装饰器可以使代码更加简洁。那么装饰器是如何工作的呢？我们以如下例子说明：

def a_decorator(f):                         # 函数作为参数被传入
    print(f"Function {f.__name__} is passed as the augument!")
    def additional_function(*args):         # 函数嵌套
        print("No. of input args is", len(args))
        contain_zero = any([x == 0 for x in args])
        print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
        f(*args)    # 最终执行目标函数my_sum_function的地方
    return additional_function  # 函数作为返回对象

@a_decorator
def my_sum_function(*args):
    print("The sum is", sum(args))

my_sum_function(1, 2, 3, 4)

运行结果如下

$ python demo.py
Function my_sum_function is passed as the augument!
No. of input args is 4
Input arguments contain 0: False
The sum is 10

在进一步解释运行机制之前，我们需要明确几个问题：

一、在Python中，一切皆对象，包括函数。一个函数可以作为另一个函数的参数，一个函数也可以作为另一个函数的返回对象；
二、如果在一个函数体中定义了另一个函数，称为函数嵌套，前者称为enclosing function，后者称为enclosed function或者nested function

根据运行结果，我们可以反推出装饰器的工作机制：

my_sum_function作为参数传入a_decorator函数，并开始执行，因此首先打印出“Function my_sum_function is passed as the augument!”
随后a_decorator函数执行过程中返回了additional_function函数对象，然后开始执行additional_function(1, 2, 3, 4)，于是打印出“No. of input args is 4”和“Input arguments contain 0: False”
在additional_function函数嵌套调用了my_sum_function函数，因此最后打印“The sum is 10”

也就是说，上述例子如果不用@符号，和下面是完全等价的

def a_decorator(f):
    print(f"Function {f.__name__} is passed as the augument!")
    def additional_function(*args):
        print("No. of input args is", len(args))
        contain_zero = any([x == 0 for x in args])
        print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
        f(*args)
    return additional_function

def my_sum_function(*args):
    print("The sum is", sum(args))

a_decorator(my_sum_function)(1, 2, 3, 4)    # 注意理解这一行

3. 闭包

在上述例子中，对于a_decorator函数的设计使用了闭包（closure）的概念^[1]，即

一个函数中嵌套了另一个函数，如上述a_decorator函数中嵌套了additional_function函数
enclosed function中直接使用了enclosing funcion中的参数，如上述additional_function函数中使用了a_decorator函数的参数f
最终返回enclosing funcion，如上述例子中最终返回了additional_function

满足以上三个条件的称为Python闭包。

4. 函数名被重写了怎么办？用functools.wraps！

在上述例子中，如我们print(my_sum_function.__name__)，会发现

def a_decorator(f):                         # 函数作为参数被传入
    print(f"Function {f.__name__} is passed as the augument!")
    def additional_function(*args):         # 函数嵌套
        print("No. of input args is", len(args))
        contain_zero = any([x == 0 for x in args])
        print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
        f(*args)    # 最终执行目标函数my_sum_function的地方
    return additional_function  # 函数作为返回对象

@a_decorator
def my_sum_function(*args):
    print("The sum is", sum(args))

print(my_sum_function.__name__)
# output: additional_function

my_sum_function函数的名字被重写了，怎么解决这个问题呢，很简单，调用functools.wraps即可^[2]，即

from functools import wraps

def a_decorator(f):                         # 函数作为参数被传入
    print(f"Function {f.__name__} is passed as the augument!")
    @wraps(f)                               # 注意这一行
    def additional_function(*args):         # 函数嵌套
        print("No. of input args is", len(args))
        contain_zero = any([x == 0 for x in args])
        print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
        f(*args)    # 最终执行目标函数my_sum_function的地方
    return additional_function  # 函数作为返回对象

@a_decorator
def my_sum_function(*args):
    print("The sum is", sum(args))

print(my_sum_function.__name__)
# output: my_sum_function

5. 如何给装饰器传入参数？带参装饰器！

如果我想给装饰器再添加一个功能，就是把目标函数（my_sum_function）的计算结果存入本地文件，本地文件的文件名可以作为参数随时进行修改。这时候就需要用到带参装饰器了，那么带参装饰器如何实现呢？其实很简单，就是再嵌套一层，即

from functools import wraps
filename = "output.txt"

def a_decorator(filename):   
    print(filename)
    def inter_function(f):  # 第一层嵌套
        @wraps(f)
        def additional_function(*args): # 第二层嵌套       
            print("No. of input args is", len(args))
            contain_zero = any([x == 0 for x in args])
            print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
            result = f(*args)    
            with open(filename, "w") as txt:
                txt.write(result)
                txt.close()
        return additional_function  
    return inter_function

@a_decorator(filename)  # 带参装饰器
def my_sum_function(*args):
    print("The sum is", sum(args))
    return str(sum(args))

my_sum_function(1, 2, 3)
# 执行完毕会在本地创建output.txt文件同时写入结果

你应该也已经注意到了，在调用functools.wraps时，@wraps(f)其实就是一个带参装饰器。

6. 类装饰器

除了函数可以作为装饰器，类也可以作为装饰器，这时候就需要类可以作为函数进行调用。如何实现把类作为函数使用呢？答案是__call__魔法函数，如

from functools import wraps

class A_decorater:

    def __init__(self) -> None:
        pass

    def __call__(self, f):
        @wraps(f)
        def additional_function(*args): 
            print("No. of input args is", len(args))
            contain_zero = any([x == 0 for x in args])
            print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
            f(*args)    
        return additional_function  


@A_decorater()  # 千万注意这里括号不能少，因为A_decorater是类，A_decorater()是类的实例
def my_sum_function(*args):
    print("The sum is", sum(args))
    return str(sum(args))

my_sum_function(1, 2, 3)

如果要带参数的话，同样地需要再嵌套一层，即

from functools import wraps
filename = "output.txt"

class A_decorater:

    def __init__(self) -> None:
        pass

    def __call__(self, filename):
        print(filename)
        def inter_function(f):
            @wraps(f)
            def additional_function(*args): 
                print("No. of input args is", len(args))
                contain_zero = any([x == 0 for x in args])
                print("Input arguments contain 0:", contain_zero)
                result = f(*args)    
                with open(filename, "w") as txt:
                    txt.write(result)
                    txt.close()
            return additional_function  
        return inter_function

a_decorater = A_decorater()    # 不可避免，还是要先生成一个实例

@a_decorater(filename)
def my_sum_function(*args):
    print("The sum is", sum(args))
    return str(sum(args))

my_sum_function(1, 2, 3)

二、云服务器 python

互联网的发展使得越来越多的企业和个人需要拥有自己的网站，为此，选择一个可靠的云服务器托管平台成为了至关重要的一环。而对于众多的云服务器托管平台来说，Python作为一种强大的编程语言，在实现网站开发和运维方面有着突出的优势。

为什么选择云服务器托管平台

传统的服务器托管需要自己购买服务器硬件，并进行日常的维护和管理工作，对于初创企业或个人开发者来说，这无疑是一个沉重的负担。而云服务器托管平台的出现，解决了这一问题。通过云服务器托管平台，用户可以将自己的网站应用部署在云端，由云服务器提供商负责硬件设施的维护和管理，用户只需关注自己的网站应用开发和运维，大大减轻了工作负担。

为什么选择Python作为开发语言

Python作为一种简洁而强大的编程语言，具有诸多优势，特别适合在云服务器上进行开发和运维。首先，Python语法简单易学，上手快，无论是初学者还是有经验的开发者，都能够很快上手使用。其次，Python拥有丰富的开源库和框架，如Django、Flask等，这些库和框架提供了许多现成的组件和功能，可以极大地提高开发效率。再次，Python具有良好的可读性和可维护性，使得团队协作开发变得更加便捷和高效。

如何选择适合的云服务器托管平台

在选择云服务器托管平台时，需要考虑一些关键因素：

性能和可靠性：选择一个性能稳定、可靠性高的云服务器托管平台非常重要。可以通过查看用户的评价和平台的服务指标来评估其性能和可靠性。
可扩展性：如果你的网站应用需要在未来进行扩展，选择一个支持弹性扩展的云服务器托管平台是必要的。
安全性：确保云服务器托管平台提供了足够的安全保障，包括数据加密、访问控制等功能。
技术支持：选择一个提供及时、专业的技术支持的云服务器托管平台，可以在遇到问题时获得帮助。

云服务器托管平台的比较和推荐

目前市面上有许多知名的云服务器托管平台，如阿里云、腾讯云、华为云等。下面对这些平台进行比较和推荐：

阿里云：作为中国领先的云计算服务提供商之一，阿里云提供了强大的云服务器托管服务。其云服务器实例性能稳定可靠，提供了丰富的套餐选择，满足不同用户的需求。阿里云还提供了全面的技术支持和安全保障，可以放心选择。

腾讯云：作为中国云计算领域的巨头，腾讯云也提供了可靠的云服务器托管服务。腾讯云的云服务器实例性能卓越，支持弹性扩容和负载均衡，适合高并发访问的网站应用。腾讯云还提供了丰富的技术支持和安全防护措施。

华为云：作为全球领先的ICT基础设施和智能终端提供商，华为云的云服务器托管服务也备受认可。华为云的云服务器性能优秀，具有高性价比，适合中小型企业和个人开发者使用。华为云还提供了强大的技术支持和全方位的安全保障。

总结

云服务器托管平台为企业和个人开发者提供了便利的网站部署和运维解决方案。选择适合的云服务器托管平台可以极大地提升开发效率和网站性能。而Python作为一种强大而易用的编程语言，与云服务器托管平台的结合更能发挥其优势。无论是初创企业还是个人开发者，选择一个稳定可靠的云服务器托管平台，并使用Python进行开发和运维，将会是一个明智的选择。

三、centos python 编辑器

CentOS 是一种基于 Linux 内核的自由及开放源代码的操作系统。它是社区企业 Red Hat 公司提供支持的一个用于服务器的 Linux 发行版。CentOS 专注于稳定性和安全性，广泛应用于企业级服务器上。作为一款流行的服务器操作系统，CentOS 的稳定性和可靠性备受赞誉。本文将介绍在 CentOS 系统上如何配置和使用Python 编辑器的相关信息。

Python 在 CentOS 上的应用

Python 是一种高级编程语言，被广泛应用于软件开发、数据分析、人工智能等领域。在 CentOS 操作系统上，Python 的应用也相当普遍。为了更好地使用 Python 进行开发工作，一款功能强大的 Python 编辑器是必不可少的工具。编辑器的选择直接影响到开发效率和代码质量，因此，在 CentOS 系统上选择合适的 Python 编辑器至关重要。

选择合适的 Python 编辑器

在 CentOS 系统上，有多种选择可供开发者使用。其中，Vim 和 Emacs 是两个备受推崇的文本编辑器，同时也可以作为 Python 的编辑器来使用。它们都具有强大的功能和高度的可定制性，适合有一定开发经验的用户使用。

另外，Visual Studio Code 是一款由 Microsoft 开发的开源代码编辑器，拥有丰富的插件生态系统和直观的用户界面，为 Python 开发者提供了良好的开发环境。其轻量级的特性使其在 CentOS 系统上运行良好，成为许多开发者的首选工具之一。

对于喜欢集成开发环境（IDE）的开发者来说，PyCharm 是一个强大的选择。作为专业的 Python IDE，PyCharm 提供了丰富的功能，包括代码补全、调试、单元测试等，可以帮助开发者提高开发效率和代码质量。

配置 Python 编辑器

无论选择了哪种 Python 编辑器，都需要对其进行相应的配置，以确保顺利地进行代码编辑和开发工作。在 CentOS 系统上，配置 Python 编辑器通常涉及以下几个方面：

安装 Python 解释器：Python 编辑器需要依赖 Python 解释器来执行代码，因此需要在 CentOS 系统上安装 Python 解释器。
配置 Python 环境：设置 Python 解释器的路径、安装必要的第三方库以及配置相应的环境变量，以确保编辑器可以正常使用 Python。
安装插件：根据需要安装和配置相关的插件，以提升编辑器的功能和性能。

通过以上配置步骤，开发者可以在 CentOS 系统上顺利地配置和使用各种 Python 编辑器，从而提高开发效率和编码体验。

总结

在 CentOS 系统上，选择合适的 Python 编辑器对开发工作至关重要。不同的编辑器具有各自的特点和优势，开发者可以根据自己的需求和习惯选择合适的工具。无论是 Vim、Emacs、Visual Studio Code 还是 PyCharm，都可以帮助开发者更高效地进行 Python 开发工作，在 CentOS 系统上发挥出最佳的效果。

四、python默认解释器？

答：python默认解释器方法是：

1.查看VsCode中默认使用的python解释器

2.Ctrl + Shift + p 打开命令行面板

3.输入 Python:Select Interpreter 命令,配置默认的解释器

4.默认解释器生效

查看VsCode中默认使用的python解释器

Ctrl + Shift + p打开命令行面板

五、python解释器配置？

在使用Python编程语言时，需要安装Python解释器，然后进行配置，以便编写和运行Python代码。以下是一些常用的Python解释器配置方法：

安装Python解释器：从Python官网下载安装程序，并按照提示安装Python解释器。

配置环境变量：在安装Python解释器后，需要将Python解释器所在的目录添加到系统的环境变量中，以便在命令行终端中运行Python代码。在Windows系统中，可以通过以下步骤配置环境变量：

a. 打开“控制面板”并选择“系统和安全” > “系统” > “高级系统设置”。

b. 在“高级”选项卡中，点击“环境变量”。

c. 在“系统变量”中，找到“Path”变量，并点击“编辑”。

d. 在“编辑环境变量”窗口中，点击“新建”，然后添加Python解释器所在目录的路径。

安装和配置IDE：可以使用集成开发环境（IDE）来编写和运行Python代码。一些常用的Python IDE包括PyCharm、Spyder、IDLE等。在安装和配置IDE时，需要将Python解释器的路径添加到IDE的配置中，以便IDE能够找到Python解释器。

需要注意的是，Python解释器的配置方法可能因不同的操作系统和Python版本而略有不同。在配置Python解释器时，需要仔细阅读官方文档或参考相关的教程和资料，以确保正确配置Python解释器。

六、移动端python编辑器推荐？

补充楼上，针对python3有qpython3专版。

还有一个pyonic谷歌商店找的也可以撸代码。

2018.1.13添加

强烈推荐pydroid

刚发现这个软件！！python3和2都有，可以直接pip，我试了一下连Django都可以装到手机上，简直屌炸天。不足之处就是没有中文。

然后软件免费，可以内购升级为高级版。

区别在于免费的没有代码补全。

但是……在国内点击购买完全没反应。所以只能被动用免费版……

七、装饰器 php

装饰器是一种在程序中添加功能的技术，它可以让开发者动态地为代码添加新的行为。无论是在PHP还是其他编程语言中，装饰器都是一种非常有用的设计模式。在本篇博客文章中，我们将深入探讨装饰器在PHP中的应用。

什么是装饰器？

装饰器是一种结构型设计模式，它允许在不改变对象源代码的情况下，动态地添加新的行为。装饰器通过将对象包装在另一个类中，从而为对象提供额外的功能。

在PHP中，我们可以使用装饰器模式来扩展现有的类或对象，而不必修改它们的代码。这种模式允许我们以一种简洁的方式添加新的功能，同时保持代码的可维护性和可扩展性。

装饰器模式的优点

装饰器模式具有许多优点，使其成为一种受欢迎的设计模式。以下是几个主要的优点：

灵活性： 装饰器模式允许动态地添加功能，而无需修改原始类的代码。这使得我们可以轻松地实现代码的灵活性和扩展性。
单一职责原则： 装饰器模式遵循单一职责原则，每个装饰器类只负责一个特定的功能。这使得代码更具可读性和可维护性。
代码复用： 装饰器模式可以通过组合不同的装饰器来实现不同的功能组合。这种方式可以实现代码的复用，并且可以在运行时灵活地添加或移除装饰器。

装饰器模式的实际应用

装饰器模式在实际开发中有许多应用场景。下面是一些常见的用例：

在不改变现有代码的情况下，为类添加缓存、日志记录或性能跟踪等功能。
通过动态地为对象添加额外的验证或安全性功能来增强系统的安全性。
为图形界面组件添加装饰器，以实现不同的外观和行为。

使用装饰器模式扩展PHP类

在PHP中，我们可以使用装饰器模式轻松地扩展现有的类或对象。下面是一个示例，演示了如何使用装饰器模式为一个用户对象添加日志记录功能：


class User
{
    protected $name;
    
    public function __construct($name)
    {
        $this->name = $name;
    }
    
    public function getName()
    {
        return $this->name;
    }
}

class UserLogger
{
    protected $user;
    
    public function __construct(User $user)
    {
        $this->user = $user;
    }
    
    public function getName()
    {
        $name = $this->user->getName();
        
        // 在这里添加日志记录逻辑
        echo "Logging user name: " . $name;
        
        return $name;
    }
}

// 使用装饰器扩展User类
$user = new User("John");
$userLogger = new UserLogger($user);

// 调用装饰器添加的日志记录功能
$name = $userLogger->getName();

在上面的示例中，我们定义了一个User类，它代表一个用户对象。然后，我们创建了一个UserLogger装饰器类，它将用户对象作为构造函数的参数。

通过调用装饰器的getName方法，我们实际上调用了用户对象的getName方法，并在装饰器中添加了日志记录逻辑。这种方式使我们能够动态地为用户对象添加新的功能，而无需修改User类的代码。

总结

装饰器模式是一种强大的设计模式，可以在不修改原始类的情况下为代码添加新的功能。在PHP中使用装饰器模式可以使我们的代码更具灵活性、可维护性和可扩展性。

使用装饰器模式，我们可以轻松地扩展现有的类或对象，并在运行时动态地为它们添加新的功能。这种模式遵循单一职责原则，使代码更易于理解和维护。

希望本篇博客文章能够帮助你理解PHP中装饰器模式的应用及其优点。通过使用装饰器模式，我们可以编写更加灵活、可扩展和易于维护的代码。

八、python语法分析器

Python语法分析器的详细介绍

Python语法分析器是用于分析Python代码并生成语法树的一种工具。它可以帮助开发者更好地理解Python代码的结构，从而更好地进行代码优化和调试。在Python开发中，语法分析器是一个非常重要的工具，下面我们将详细介绍它的功能和使用方法。

首先，让我们了解一下语法树。语法树是一种用于表示程序语法结构的树状结构。它由一系列节点组成，每个节点代表程序中的一种语法结构。通过分析语法树，我们可以更好地理解代码的结构和语义，从而更好地进行代码优化和调试。Python语法分析器正是通过分析Python代码，生成相应的语法树。

Python语法分析器的功能非常强大，它可以分析各种Python代码，包括函数、类、循环、条件语句等。它可以将Python代码分解成一系列的语法单元，并将这些单元组织成语法树。通过语法树，我们可以更好地理解代码的结构和语义，从而更好地进行代码优化和调试。此外，Python语法分析器还可以进行错误检测，当代码中存在语法错误时，它能够及时发现并给出提示。

如何使用Python语法分析器呢？首先，你需要安装一个Python语法分析器库，比如pyparser或ply。安装完成后，你就可以使用该库提供的函数和方法来分析Python代码了。具体的使用方法可以参考相关库的文档和示例代码。

总的来说，Python语法分析器是一个非常有用的工具，它可以帮助开发者更好地理解Python代码的结构和语义。通过使用Python语法分析器，我们可以更好地进行代码优化和调试，提高开发效率和质量。

总结

在本篇文章中，我们详细介绍了Python语法分析器的功能和使用方法。通过分析Python代码生成语法树，Python语法分析器可以帮助开发者更好地理解代码的结构和语义。此外，它还可以进行错误检测，提高开发效率和质量。如果你是一名Python开发者，我强烈建议尝试使用Python语法分析器来辅助你的开发工作。

九、Python图像识别分类器

Python图像识别分类器

Python作为一种流行的编程语言，在机器学习和人工智能领域得到了广泛的应用。其中，图像识别分类器作为一项重要的技术，在许多领域中扮演着关键的角色。本文将介绍如何利用Python实现图像识别分类器，并探讨其在现实生活中的应用。

概述

图像识别分类器是一种利用机器学习算法来对图像进行分类的技术。它能够识别图像中的特定对象、场景或模式，并将其归类到相应的类别中。Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，是构建图像识别分类器的理想工具之一。

实现

在Python中，实现图像识别分类器通常涉及以下步骤：

收集和准备数据集：首先需要收集包含各种类别图像的数据集，并对其进行预处理和标记。
选择合适的模型：根据任务需求选择合适的机器学习模型，如卷积神经网络（CNN）或支持向量机（SVM）。
训练模型：利用收集的数据集对选定的模型进行训练，以使其能够准确地识别和分类图像。
评估模型性能：通过测试数据集评估模型的性能，并对其进行优化和调整。
部署模型：将训练好的模型部署到实际应用中，实现对图像的实时分类和识别。

应用

Python图像识别分类器在现实生活中有着广泛的应用，下面是一些常见的应用场景：

安防监控：利用图像识别分类器对监控摄像头捕获的图像进行实时监测和识别，以实现安全防护和犯罪预防。
医学影像诊断：通过对医学影像进行分类和识别，帮助医生准确诊断疾病并制定治疗方案。
智能交通：利用图像识别分类器对交通摄像头拍摄的交通场景进行识别，实现智能交通管控和道路安全监测。
工业质检：在工业生产中，通过对产品图片进行分类和识别，提高产品质量检测效率和准确性。

结论

Python图像识别分类器是一项强大的技术，它在各个领域都具有重要应用价值。通过使用Python和机器学习算法，我们可以构建高效准确的图像识别分类器，并实现许多有益的应用。未来随着技术的不断进步，图像识别分类器将在更多领域展现出更广阔的发展前景。

十、python无法创建解释器？

Python本身无法创建解释器，需要借助底层语言进行编译解释。

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要在Python中安装modbus-tk库，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 确保您已经安装了Python解释器。您可以从Python官方网站(https://www.python.org)下载和安装最新版本...