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Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数,它接收一个函数作为参数,然后,返回一个新函数. 使用 decorator 用Python提供的 @ 语法,这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码. 考察一个@log的定义: def log(f): def fn(x): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(x) return fn 对于阶乘函数,@log工作得很好: @log def factorial(n…
考察上一节的 @log 装饰器: def log(f): def fn(x): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(x) return fn 发现对于被装饰的函数,log打印的语句是不能变的(除了函数名). 如果有的函数非常重要,希望打印出'[INFO] call xxx()...',有的函数不太重要,希望打印出'[DEBUG] call xxx()...',这时,log函数本身就需要传入'INFO'或'DEBUG'这样的参数,类似这样:…
一.python中的函数参数形式 python中函数一般有四种表现形式: 1.def function(arg1, arg2, arg3...) 这种是python中最常见的一中函数参数定义形式,函数参数之间用逗号分隔,调用的时候的参数必须与定义的时候相同,且参数顺序与形参一一对应. def myfunction(a, b): print a,b #正确调用 myfunction(3,7) #错误调用 myfunction(3) myfunction(2, 3, 5) 2.def functio…
python中的魔法参数:*args和**kwargs def foo(*args, **kwargs):print 'args = ', argsprint 'kwargs = ', kwargsprint '---------------------------------------'if __name__ == '__main__':foo(1,2,3,4)foo(a=1,b=2,c=3)foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3)foo('a', 1, None, a=1, b=…
深入理解python中函数传递参数是值传递还是引用传递 目前网络上大部分博客的结论都是这样的: Python不允许程序员选择采用传值还是传 引用.Python参数传递采用的肯定是"传对象引用"的方式.实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合.如果函数收到的是一个可变对象(比如字典 或者列表)的引用,就能修改对象的原始值--相当于通过"传引用"来传递对象.如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字.字符或者元组)的引用,就不能 直接修改原始对象--相当于通过&quo…
Python中函数传递参数有四种形式 fun1(a,b,c) fun2(a=1,b=2,c=3) fun3(*args) fun4(**kargs) 四种中最常见是前两种,基本上一般点的教程都会涉及,后两种一般很少单独出现,常用在混合模式中 第一种 fun1(a,b,c)是直接将实参赋予行参,根据位置做匹配,即严格要求实参的数量与行参的数量位置相等,比较一般,大多数语言常用这种方式. 第二种 fun2(a=1,b=2,c=3)根据键值对的形式做实参与行参的匹配,通过这种式就可以忽略了参数的位置关…
python中函数的参数 形参:定义函数时代表函数的形式参数 实参:调用函数时传入的实际参数 列如: def f(x,y): # x,y形参 print(x, y) f(1, 2) # 1, 2 实参 定义函数时,形参分为普通参数,默认参数,和动态参数 列如: def f(x, y): # 普通参数 pass def f(x, y=1): # y=1是默认参数 pass def(x,y=1,*args): # *args普通动态参数 pass def(x,y=1,**kwargs): # **k…
最近学习python,其中decorator比较难理解,遂写一篇来总结供后续查阅. 定义一个函数,想在运行时动态的改变函数的功能,又不想改变函数本身的代码,可以使用高阶函数(可以使用函数作为参数) 装饰器函数可以简化代码,避免每个函数编写重复的代码,也可以用在python web开发中进行登录限制. 1,一般的函数调用-硬编码调用,代码中直接调用函数(直接调用原函数): def func1(): print ("func1") def func2(): print("befo…
简介 有关 Python 内编写类的各种技巧和方法(构建和初始化.重载操作符.类描述.属性访问控制.自定义序列.反射机制.可调用对象.上下文管理.构建描述符对象.Pickling). 你可以把它当作一个教程,进阶,或者使用参考:我希望它能够成为一份针对 Python 方法的用户友好指南. 内容目录 介绍 构建和初始化 使操作符在自定义类内工作 神奇方法--比较 神奇方法--数字 描述你的类 属性访问控制 制作自定义序列 反射 可调用对象 上下文管理 构建描述符对象 Pickling 你的对象 总…
python中的装饰器 装饰器是为了解决以下描述的问题而产生的方法 我们在已有的函数代码的基础上,想要动态的为这个函数增加功能而又不改变原函数的代码 例如有三个函数: def f1(x): return x def f2(x): return x*x def f3(x): return x*x*x 而我们想为这三个函数增加一个函数调用打印功能 类似print("call f1()") 如果我们直接修改的话,需要对每个函数的内部进行改写. 所以为了简化代码,我们可以使用python内置的…