这里做个最简单的账号密码验证,主要为了实现装饰器同时对多个函数起作用 FLAG = False #加一个变量防止多次登录验证 def wrapper(f): def inner(*args,**kwargs): '''登录程序''' global FLAG #将FLAG变量设置成全局变量 if FLAG: ret = f(*args, **kwargs) return ret else: username = input('username:') password = input('passwo

    Python作为一个动态的脚本语言,其函数在定义时是不需要指出参数的类型,也不需要指出函数是否有返回值.本文将介绍如何使用python的装饰器来定义一个像C++那样的强类型函数.接下去,先介绍python3中关于函数的定义. 0. python3中的函数定义 举个例子来说吧,比如如下的函数定义:   def fun(a:int, b=1, *c, d, e=2, **f) -> str: pass 这里主要是说几点与python2中不同的点. 1)分号后面表示参数的annotation,

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

在做接口自动化测试的时候,总会遇到,因连接超时等错误导致,接口脚本失败. 官方给出的方法: max_retries=5 出错重试5次注意的是,这个只对DNS,连接错误进行重试. from requests.adapters import HTTPAdapter s = requests.Session() s.mount('http://',HTTPAdapter(max_retries=5)) s.mount('https://',HTTPAdapter(max_retries=5)) s.g

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

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,或者一个功能在调用之前必须登陆,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

函数 装饰器 内置函数 一.命名空间和作用域 二.装饰器 1.无参数 2.函数有参数 3.函数动态参数 4.装饰器参数 三.内置函数 salaries={ 'egon':3000, 'alex':100000000, 'wupeiqi':10000, 'yuanhao':250 } print(sorted(salaries)) #默认是按照字典salaries的key去排序的 print(sorted(salaries,key=lambda x:salaries[x])) sorted sor

装饰器是一个返回函数的高阶函数.装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包 装饰器需要遵循的原则:不修改被装饰函数的源代码,不修改被装饰函数的调用方式. 高阶函数 1.函数接收的参数是一个函数名 2.函数的返回值是一个函数名 3.满足上述条件任意一个,都可称之为高阶函数

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

Python进阶(七)----带参数的装饰器,多个装饰器修饰同一个函数和递归简单案例(斐波那契数列) 一丶带参数的装饰器 def wrapper_out(pt): def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): useinput = input('请输入用户名:>>').strip() password = input('请输入密码:>>').strip() with open(pt,encoding='utf-8') as f: for

装饰器:本质就是函数.是为其他函数添加附加功能的. 原则:1.不修改被修饰函数的源代码2.不修改被修饰函数的调用方式 --- 装饰器的知识储备 装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包 高阶函数 1.高阶函数的定义 ····函数接收的参数是一个函数名 ····函数的返回值是一个函数名 ····满足上述条件任意一个,都可称之为高阶函数 ········· def foo(): print('hello world') def test(func): print(func) func() test(foo)

1. 参考: https://en.wikipedia.org/wiki/Callback_(computer_programming) https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Glossary/Callback_function https://stackoverflow.com/questions/824234/what-is-a-callback-function https://www.zhihu.com/question/19801131/an

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

1.闭包回顾 在学习装饰器之前,可以先复习一下什么是闭包? 在嵌套函数内部的函数可以使用外部变量(非全局变量)叫做闭包! def wrapper(): money =10 def inner(num): nonlocal money money +=num print(money) print(inner.__closure__) #不返回none的话就是闭包 return inner wrapper()(100) 装饰器的本质就是闭包  2.装饰器 装饰器本质上就是一个python函数,他可以

https://docs.python.org/zh-cn/3.7/library/functions.html 1.闭包回顾 在学习装饰器之前,可以先复习一下什么是闭包? 在嵌套函数内部的函数可以使用外部变量(非全局变量)叫做闭包! def wrapper(): money =10 def inner(num): nonlocal money money +=num print(money) print(inner.__closure__) #不返回none的话就是闭包 return inne

from flask import Flask from flask import request from flask import render_template from flask_wtf import CSRFProtect as WTF # 利用表单类去渲染模板时需要用到 from forms import LoginForm app = Flask(__name__) WTF(app) # 在app上注册一个 WTF (所有的flask插件都必须进行注册) app.config.f

@property装饰器 Python内置的@property装饰器可以把类的方法伪装成属性调用的方式.也就是本来是Foo.func()的调用方法,变成Foo.func的方式. class People: def __init__(self, name, age): self.__name = name self.__age = age @property def age(self): return self.__age @age.setter def age(self, age): if is

根据调用的函数名和调用的参数,对函数的结果进行缓存,下次执行的时候就不用重复计算   可以用装饰器来实现   import time import hashlib import pickle cache = {} def is_obsolete(entry,duration): d = time.time()-entry['time'] return d>duration def compute_key(function,args,kwargs): key = pickle.dumps((fun

读时间函数: # import time # def func(): # start_time = time.time() # 代码运行之前的时间 # print('这是一个func函数') # time.sleep(3) # 阻塞,睡一下, 1 是睡一秒 # print(time.time() - start_time) # 代码运行后的时间 # func() 嵌套函数 : (判断每个函数执行空间) # import time # def func(): # print('这是func函数')

有时候我们很希望看到程序中某个函数或某个代码段的耗时情况,那么该如何办呢?本文用两种方式实现了代码计时器的功能,第一种方式是采用装饰器来实现,第二种方式采用上下文管理器实现. 其实计算代码的运行时间,最朴素的想法就是先记录下来某段代码刚开始运行时的时间,等到运行完之后,再看一下结束时的时间,最后和开始运行时的时间求个差值,就是这段代码所花费的时间. 下面两种计时器的实现方式就是用到这样一种非常简单的方法. 用装饰器实现函数计时器 # coding:utf-8 from functools imp