@implementer,抽象类,接口 1.      implementer 在看twisted源码时,经常出现@implementer(IReactorFDSet) 它来自zope.interface,提供了接口的实现. 理论上,它要提供一个约束要求子类必需实现装饰器中类的方法. 然而,但是,跑了一下,发现这个实现是不完全的,即便子类没有重写接口的方法,也不会报错. # zope implementer装饰器使用 from zope.interface import Interface fr

def outer(func): def inner(): print('hello') print('hello') print('hello') r = func() print('end') print('end') print('end') return inner @outer def f1(): print("f1 called") # 1:执行outer函数,并且将其下面的函数名(这里就是f1函数),当做参数传递给outer函数 # 2:将outer的返回值重新赋值给f1

今天看了装饰器的一些内容,感觉@修饰符还是挺抽象的. 装饰器就是在不用改变函数实现的情况下,附加的实现一些功能,比如打印日志信息等.需要主意的是装饰器本质是一个高阶函数,她可以返回一个函数. 装饰器需要用到@修饰符,我们举一个例子: 这个返回函数的函数是一个装饰器 然后我们定义需要被它装饰的函数,是这样的: 然后我们调用函数gril()便会打印如下内容: 那么这一过程如何实现呢,现在我不知道,我来研究. 首先查一下官方doc =========================     中朝边境线

本章内容: 装饰器 迭代器 & 生成器 re 正则表达式 字符串格式化 装饰器 装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 先定义一个基本的装饰器: ########## 基本装饰器 ########## def orter(func): #定义装饰器 def inner

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

装饰器模式:是在不必改变原类文件和使用继承的情况下,动态地扩展一个对象的功能. [装饰器模式中主要角色] 抽象组件角色(Component):定义一个对象接口,以规范准备接受附加责任的对象,即可以给这些对象动态地添加职责. 具体组件角色(ConcreteComponent) :被装饰者,定义一个将要被装饰增加功能的类.可以给这个类的对象添加一些职责 抽象装饰器(Decorator):维持一个指向构件Component对象的实例,并定义一个与抽象组件角色Component接口一致的接口 具体装饰器

简介 装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能,我们也称之为AOP(面向切面编程) 原理 实现装饰器的最主要的原因是python中一切皆为对象,我们会把方法看做一个对

[1]生成器 很难用简单的语言描述生成器. 生成器:从字面上来理解,就是以某种规则为基础,不断的生成数据的工具 生成器函数: 在函数中如果出现了yield关键字,那么该函数就不再是普通函数,而是生成器函数. 我们先举个例子 def fib(max): a, b = 1, 1 while a < max: yield a a, b = b, a+b for i in fib(100): print i 如果没有yield 那么这个函数中的内容可要执行很多此了,那么这个函数就像,抗日神剧里面鬼子使用

一.递归知识 函数迭套执行,逐层执行之后,满足某个条件之后就会停止执行,将return值返回上层的函数,上层函数再逐层返回,最终返回给最初始函数. 递归在斐波那契数列的应用[斐波那契数列特点:前两个数字相加之和等于下一个数字] 例一.打印出小于10000的斐波那契数列 def f(a1,a2): if a1 > 10000: return print(a1) a3 = a1 + a2 f(a2,a3) res = f(0,1) print(res) 例二.获得斐波那契数列第10个数字 def f

一. 装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 二.装饰器工作原理. 遵循编程的闭合原则,在不修改原函数代码的基础上增加功能,使用装饰器是一种很好的选择. 装饰器工作基于以下两步完成: 第一步:被装饰的函数作为参数传给装饰器函数,并执行装饰器函数,返回值记作newFun

关于python装饰器,不是系统的介绍,只是说一下某些问题 1 首先了解变量作用于非常重要 2 其次要了解闭包 def logger(func): def inner(*args, **kwargs): print "Arguments were: %s, %s" % (args, kwargs) return func(*args, **kwargs) return inner 在这里面,func是被装饰的函数,*args, **kwargs是 func要接收的参数 3 装饰器 @l

生成器 在Python中,一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator. 如: >>> g = (x * x for xin range(10)) >>> g3 <generator object <genexpr> at 0x1022ef630> 此处g就是一个生成器. 迭代器 我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种: 一类是集合数据类型,如list.tuple.dict.set.str等: 一类是generato

装饰器 了解一点:写代码要遵循开发封闭原则,虽然这个原则是面向对象开发,但也适用于函数式编程,简单的来说,就是已经实现的功能代码不允许被修改但 可以被扩展即: 封闭:已实现功能的代码块 开发:对扩张开发 #需求对一个现有基础功能函数每个要加上打印一条日志 #用装饰器实现如下: #def outer():              #通常的做法是在定义一个新的函数,将函数加入到需要调用的函数体内# print ('log') def outer(func): #定义装饰器函数 def inter(

上节回顾: 1.集合 a.关系测试 b.去重 2.文件操作及编码 3.函数 4.局部变量和全局变量 上节回顾 本节课内容: 1.迭代器生成器 2.装饰器 3.json pickle数据序列化 4.软件目录结构规范 5.作业:ATM项目开发 一.装饰器 1. 定义:本质是函数,用来装饰其他函数,就是为其他函数添加附加功能 2. 原则: A. 不能修改被装饰的函数的源代码 B. 不能修改被装饰的函数的调用方式 3.实现装饰器知识储备 A. 函数即“变量” B. 高阶函数 a. 把一个函数名当做实参传

文 / vincentzh 原文连接:http://www.cnblogs.com/vincentzh/p/6057666.html 目录 1.概述 2.目的 3.结构组成 4.实现 5.总结 1.概述 装饰器模式在不改变原类文件和使用继承的情况下,动态地扩展一个对象的功能.通常给一个对象添加功能,要么在类中直接进行修改,要么通过子类继承来扩展对象的功能,又或者使用装饰模式将相应的功能进行任意的组合,使功能的扩展变的具有灵活性和动态性.装饰模式是通过创建一个包装对象,也就是装饰来包裹真实的对象,

装饰器模式,可以动态地添加修改类的功能. 一个类提供了一项功能,如果要修改并添加额外的功能,传统的编程模式需要写一个子类继承它,并重新实现类的方法.使用装饰器模式,仅需要在运行时添加一个装饰器对象即可实现,可以实现最大的灵活性. DrawDecorator.php <?php namespace Baobab; /** * Interface DrawDecorator * @package Baobab * 装饰器接口,定义两个方法,渲染画布之前和之后可添加额外的能力 */ interface

python高级之装饰器 本节内容 高阶函数 嵌套函数及闭包 装饰器 装饰器带参数 装饰器的嵌套 functools.wraps模块 递归函数被装饰 1.高阶函数 高阶函数的定义: 满足下面两个条件之一的函数就是高阶函数: 接受一个或多个函数作为输入参数 输出一个函数 首先理解一个概念:函数名其实也是一个变量,一个函数其实就是一个对象,函数名就是对这个对象的引用.所以函数名也就和一个普通变量一样可以被当做函数的变量进行传递,当然也能够把函数名当做一个变量进行返回. 举个栗子: def foo(f

一.什么是装饰器 装饰器本质就是函数,功能是为其他函数附加功能 二.装饰器遵循的原则 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 三.实现装饰器的知识储备 装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包 示例1: 用函数实现 #计算从1-100,统计函数运行时间 import time def cal(l): start_time=time.time() res=0 for i in l: time.sleep(0.1) res+=i stop_time = time.time() prin

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

 1.前言 Python的描述符是接触到Python核心编程中一个比较难以理解的内容,自己在学习的过程中也遇到过很多的疑惑,通过google和阅读源码,现将自己的理解和心得记录下来,也为正在为了该问题苦恼的朋友提供一个思考问题的参考,由于个人能力有限,文中如有笔误.逻辑错误甚至概念性错误,还请提出并指正.本文所有测试代码使用Python 3.4版本 注:本文为自己整理和原创,如有转载,请注明出处. 2.什么是描述符 Python 2.2 引进了 Python 描述符,同时还引进了一些新的样式类,

来源:廖雪峰 看了好多次装饰器,发现还是廖老师讲得好,能让我看懂..... 下面是一段装饰器代码 @log def now(): " 它的含义等价于 def now(): " now = log(now) 即,log是一个函数,接收一个函数做参数,now变成了log(now)的返回值 下面,加上一个简单的log函数,只嵌套一层. def log(func): print 'call %s():' % func.__name__ return func @log def now(): &