1.装饰器 import os import time def auth(type): def timeer(func): def inner(*args,**kwargs): start = time.time() func(*args,**kwargs) print ("auth to %s"%type) stop = time.time() print ("it is running %s minit"%(stop-start)) return inner r…

一.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于…

1 装饰器 1.1装饰器定义 在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator). 1.2 装饰器分类 装饰器:函数装饰器,类装饰器,函数的装饰器,类的装饰器 装饰器:函数装饰函数,函数装饰类,类装饰函数,类装饰类(两者不是一一对应关系,其实我也不知道他们之间是什么样的对应关系) 一般而言,主要应用的是函数装饰函数 1.3 装饰器本质 本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数. 在面向对象(OOP)的设计模式中,decorator被称为装饰模式.OOP的装饰模式…

一.装饰器 装饰器,这个器就是函数的意思,连起来,就是装饰函数,装饰器本身也是一个函数,它的作用是用来给其他函数添加新功能,比如说,我以前写了很多代码,系统已经上线了,但是性能比较不好,现在想把程序里面每个函数都加一个功能,用来统计每个函数的运行时间是多少,找出来运行比较慢的函数,来优化代码,就需要添加一个新的功能,来统计程序的运行时间,那这样的话,就得修改每个函数了,需要改代码,但是代码特别多,改完了公司倒闭了,这时候装饰器就能排上用场了,它可以不改变原有的函数,原来的函数和原来一模一样,什么…

Python 装饰器的基本概念和应用 代码编写要遵循开放封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但是也适用于函数式编程,简单来说,它规定已经实现的功能代码不允许被修改,但可以被扩展,即: 封闭:已实现的功能代码块 开放:对扩展开发 装饰器是 Python 高阶函数的语法糖,可以为已经存在的对象添加额外的功能,比如: 引入日志 函数执行时间统计 执行函数前预备处理 执行函数后清理功能 权限校验等场景 缓存 Python 装饰器的基本实现 装饰器的例程: #!/usr/bin/env pytho…

python的装饰器本质是函数,为了不改变装饰目标函数内部代码而增加额外功能而存在 一.一般装饰函数实例: import datetime def func_name(func):#定义一个装饰函数,接受一个函数对象作为参数(也就是被装饰的函数) def wrap():#包装函数 print("Function name:%s"%(func.__name__)) func() #执行目标函数 return wrap #返回包装函数 @func_name #等于 func_time =…

装饰器 装饰器是用来处理其他函数的函数,主要作用是在不修改原有函数的情况下添加新的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象. 简单的装饰器 import time def show_time(f): def inner(): start = time.time() f() end = time.time() print('time: %s'%(end-start)) return inner @show_time def fun1(): print('hello') time.sleep(1) fu…

装饰器的作用 装饰器用于装饰某个函数.方法或者类,它可以让这个函数执行之前或者执行之后做一些操作 手工实现一个装饰器 def outer(some_func): #装饰器 $1 def inner(): print("before some_func")$3 ret = some_func() $2 print('after some_func') $4 return inner def foo(): #被装饰的函数 print(1) decorator = outer(foo) #把…

1.import time a.time.time() 获取到当前的时间,返回值为浮点型 import time print(time.time()) #1565422783.6497557 b.time.sleep() 让程序执行到这个位置暂停一会 import time start = time.time() time.sleep(0.5) print('hello world!') end = time.time() print(end - start) #0.50002861022949…

Python基础部分学完之后,在进入其OOP部分前,先理解一下其装饰器这种结构,其功能可类比于Java中的面向切面编程,下面参见具体实例: def log(f): def fn(x): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(x) return fn print '------------ 直接调 ----------- ' g = log(int) g(') # 只调不打印返回值 print '' ') # 又调又打印输出结果 print '…