简单记录一下利用python装饰器来调整函数的方法.现在有个需求:参数line范围为1-16,要求把9-16的范围转化为1-8,即9对应1,10对应2,...,16对应8. 下面是例子: def format_lines(): def make_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs): lines = list(args)[1:] new_args = list() for index, line in enumerate(lines): if i…

装饰器1:函数装饰器 装饰器2:类装饰器 装饰器3:进阶 先混个眼熟 谁可以作为装饰器(可以将谁编写成装饰器): 函数 方法 实现了__call__的可调用类 装饰器可以去装饰谁(谁可以被装饰): 函数 方法 类 基础:函数装饰器的表现方式 假如你已经定义了一个函数funcA(),在准备定义函数funcB()的时候,如果写成下面的格式: @funcA def funcB():... 表示用函数funcA()装饰函数funcB().当然,也可以认为是funcA包装函数funcB.它等价于: def…

装饰器内获取函数有用信息方法 .__doc__用于得到函数注释信息 .__name_用于得到函数名 在函数引用装饰器的时候,函数名会变为装饰器内部执行该函数的名字,所有在直接执行函数名加.__doc__或__name_的时候得到的是,装饰器内部函数的注释信息和名字.因为函数名被替换了. 所以想得到实际的内容,需要引用一个模块,from functools import wraps,并在装饰器函数内部再加一个@wraps的形式改变,得到实际想得到的信息. 作用是在函数加上装饰器后让能够得到真正原来…

1.装饰器: 本质是函数,功能是为其他函数添加附加功能 原则:1.不修改被装饰函数的源代码 2.不修改被修饰函数的调用方式 装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包 #装饰器格式框架def wrap(func): def wrapper(*args,**kwargs): func(*args,**kwargs) return wrapper 2.高阶函数 含义:1.函数接受参数的是一个函数 2.函数返回值是一个函数 3.满足上面任一条件都是高阶函数 # 高阶函数import time def hello…

01. 装饰器语法糖 如果你接触 Python 有一段时间了的话,想必你对 @ 符号一定不陌生了,没错 @ 符号就是装饰器的语法糖. 它放在一个函数开始定义的地方,它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上.和这个函数绑定在一起.在我们调用这个函数的时候,第一件事并不是执行这个函数,而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子,这顶帽子我们称之为装饰函数 或 装饰器. 你要问我装饰器可以实现什么功能?我只能说你的脑洞有多大,装饰器就有多强大. 装饰器的使用方法很固定: 先定义一个装饰函数(帽子)(也可以…

在Python中,装饰器一般用来修饰函数,实现公共功能,达到代码复用的目的.在函数定义前加上@xxxx,然后函数就注入了某些行为,很神奇!然而,这只是语法糖而已. 场景 假设,有一些工作函数,用来对数据做不同的处理: def work_bar(data): pass def work_foo(data): pass 我们想在函数调用前/后输出日志,怎么办? 傻瓜解法 logging.info('begin call work_bar') work_bar(1) logging.info('cal…

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = '人生入戏' user = "admin" passwd = " def auth(auth_type): #print("auth_type:",auth_type) def out_wrapper(func): #print("func",func) def wrapper(*args,**kwargs): #pr…

1.装饰器 装饰器用来实现一种切面功能,即一些函数在调用前都必须实现的功能,比如用户是否登录,用户是否有权限这类需求,都很容易由装饰器来实现. import functools def log(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kw): print('call %s():' % func.__name__) return func(*args, **kw) return wrapper @log def now(): print…

import datetime def count_time(func): def int_time(*args, **kwargs): start_time = datetime.datetime.now() # 程序开始时间 func() over_time = datetime.datetime.now() # 程序结束时间 total_time = (over_time-start_time).total_seconds() print('程序共计%s秒' % total_time) r…

def logger(func):    def inner(*args, **kwargs): #1         print "Arguments were: %s, %s" % (args, kwargs)         return func(*args, **kwargs) #2   return inner   >>> @logger ... def foo1(x, y=1): ...     return x * y >>> @lo…