装饰器# 开发原则:开发封闭原则# 装饰器的作用:在不改变原函数的调用函数下,在函数的前后添加功能.# 装饰器的本质:闭包函数 import time def timmer(f): #func #timmer就是一个装饰器函数 def inner(): start = time.time() f() #用外部函数的变量f 是一个闭包 f()就是被装饰的函数 end = time.time() print(end-start) return inner #返回内部函数的名字(注意) @timmer

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

前言 参考本系列之前的文章,我们已经搭建了ldap并且可以通过django来操作ldap了,剩下的就是下游系统的接入了,现在的应用场景,我是分了2个层次,第一层次是统一认证,保证各个系统通过ldap来维护统一的用户名和密码,第二层次就是sso单点登录,即一个系统登录,其他系统即是登录状态,一个系统登出,其他系统也自动登出,也就是我们登录公司内部的N个系统,其实总共只需要登录一次即可. 目前,django的下游系统可以接入单点,理论上,只要语言支持memcache客户端,通过session维持登录

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

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

简单装饰器 def log_time(func): # 此函数的作用时接受被修饰的函数的引用test,然后被内部函数使用 def make_decorater(): print('现在开始装饰') func() print('现在结束装饰') return make_decorater # log_time()被调用后,运行此函数返回make_decorater()函数的引用make_decorater @log_time # 此行代码等同于,test=log_time(test)=make_d

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

def log(func): def inner(*args,**kwargs): with open('log',mode='a',encoding='utf-8') as f: #以追加的方式打开 f.write(func.__name__+'\n') #写人调用函数的函数名,以\n结尾 ret = func(*args,**kwargs) return ret return inner @log def func_1(): print('执行一次func_1') @log def func

from functools import wraps def cache(func): cache = {} @wraps(func) def wrap(*args): if args not in cache: cache[args] = func(*args) return cache[args] return wrap class Solution: @cache def fib(self, N): if N < 2: return N else: return self.fib(N -

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

昨天学了很多函数方面的概念和知识其中有一个闭包的函数.很多人都对闭包的作用不是很清楚,今天我们就来认识一个新的知识点装饰器.它就是闭包函数的一个经典应用. 预习: 编写装饰器,为多个函数加上认证的功能(用户的账号密码来源于文件),要求登录成功一次,后续的函数都无需再输入用户名和密码 一.楔子 def func1(): print('in func1') 想要计算上面函数的执行时间: import time def func1(): start = time.time() print('in fu

一.装饰器 一.装饰器的知识储备 1.可变长参数  :*args和**kwargs def index(name,age): print(name,age) def wrapper(*args,**kwargs): #即args=(1,2,3,4,5),kwargs={'x':1,'y':3} index(*args,**kwargs) #index(1,2,3,4,5,y=2,x=5) 2.函数对象:被当做数据传递 1.函数可以当做参数传给另外一个函数 2.一个函数的返回值,也可以是一个函数(

函数的执行时,*打散.函数的定义时,*聚合. from functools import wraps def wrapper(f): # f = func1 @wraps(f) def inner(*args,**kwargs): #聚合 #args (1,2,3) '''执行函数之前的相关操作''' ret = f(*args,**kwargs) # 打散 1,2,3 '''执行函数之后的相关操作''' return ret return inner @wrapper # func1 = wr

'''一.函数名.def func(): print(5555)print(func)#输出结果 <function func at 0x026B5E88> 打印函数地址. # 1. 函数名的内存地址 ,print(func)f=funcf() #fun() def func(): print(555) def func1(): print(111)def func2(): print(222)def func3(): print(333)l1 =[func(),func1(),func2()

一.装饰器 一.装饰器的知识储备 不想修改函数的调用方式,但是还想在原来的函数前后添加功能 1.可变长参数  :*args和**kwargs def index(name,age): print(name,age) def wrapper(*args,**kwargs): #即args=(1,2,3,4,5),kwargs={'x':1,'y':3} index(*args,**kwargs) #index(1,2,3,4,5,y=2,x=5) 2.函数对象:被当做数据传递 1.函数可以当做参数

一:编写装饰器,为多个函数加上认证的功能(用户的账号密码) 要求登录成功一次,后续的函数都无需输入用户名和密码FLAG=False#此时还未登录 全局变量 写这个步骤的意义在于:方便 知道已经登录成功了,就不再重复登录def login(func):#为多个函数加上的认证功能 def inner(*args,**kwargs):#加上装饰器 global FLAG#给函数内的全局变量赋值 if FLAG: ret = func(*args, **kwargs) # func就是被装饰的函数 re

Python之路,Day7 = Python基础7 randomwrapper 包装材料:包装纸:书皮global a 全局的(也就是,函数最外面的那个)nonlocal a 局部的,上层的函数的变量,如果函数中没有,不会去全局变量中找,直接报错 # 闭包函数: 1.内部函数 2.对外部作用域的引用(全局变量除外)# 闭包函数的特点: 自带作用域 延迟计算或惰性计算f.__closure__ 所有的闭包函数都有这个方法,也就是说,如果有这个方法,就证明它是闭包函数f.__closure__[0]

一 装饰器 1.1 函数对象 一 函数是第一类对象,即函数可以当作数据传递 #1 可以被引用 #2 可以当作参数传递 #3 返回值可以是函数 #3 可以当作容器类型的元素 二 利用该特性,优雅的取代多分支的if def foo(): print('foo') def bar(): print('bar') dic={ 'foo':foo, 'bar':bar, } while True: choice=input('>>: ').strip() if choice in dic: dic[ch

一 为何要用装饰器 有的时候写完一段代码,过段时间需要对它进行升级.添加一些新功能,但是如果要直接修改原来的代码会影响其他人的调用,所以就需要一个不修改源代码且不修改原函数的调用方式的东西又能为原函数增添新功能的东西,装饰器就是干这个的. 二 什么是装饰器 装饰器他人的器具,本身可以是任意可调用对象,被装饰者也可以是任意可调用对象. 强调装饰器的原则: 不修改被装饰对象的源代码 不修改被装饰对象的调用方式 装饰器的目标:在遵循1和2的前提下,为被装饰对象添加上新功能 开放封闭原则:对修改封闭,对

一:编写函数,(函数执行的时间是随机的) import time def timmer(func): def wrapper(*args,**kwargs): start= time.time() func(*args,**kwargs) stop = time.time() print('执行时间是%s'%(stop-start)) return wrapper @timmer def exe(): print('装饰器练习题!') exe() 二:编写装饰器,为函数加上统计时间的功能 imp

一 函数对象 一 函数是第一类对象,即函数可以当作数据传递 #1 可以被引用 #2 可以当作参数传递 #3 返回值可以是函数 #3 可以当作容器类型的元素 二 利用该特性,优雅的取代多分支的if def foo(): print('foo') def bar(): print('bar') dic={ 'foo':foo, 'bar':bar, } while True: choice=input('>>: ').strip() if choice in dic: dic[choice]()