1.最简单的装饰器不带入参 def  func(): pass def  decorate(func) def wrapper(): return func() return wrapper 使用 @decorate def  aa(m): pass 2.要是带参数就简单给他就是了: 因为函数有千千万,你只管你自己的函数,别人的函数参数是什么样子,鬼知道?还好Python提供了可变参数*args和关键字参数**kwargs,有了这两个参数,装饰器就可以用于任意目标函数了. def  decora

在装饰器函数里传入参数 # -*- coding: utf-8 -*- # 2017/12/2 21:38 # 这不是什么黑魔法,你只需要让包装器传递参数: def a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate): def a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2): print("I got args! Look:", arg1, arg2) function_to_decorate(ar

在Python中,不知道函数参数类型是一个很正常的事情,特别是在一个大项目里.我见过有些项目里,每一个函数体的前十几行都在检查参数类型,这实在是太麻烦了.而且一旦参数有改动,这部分也需要改动.下面我们用装饰器来实现,函数参数的强制类型检查. 首先,这个装饰器,要接受类型参数,和指定函数参数的类型参数.也就是一个list和一个dict from functools import wraps def typeassert(*type_args, **type_kwargs): def decorat

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

带参数的装饰器理解无非记住两点: 1.本质不过在基本的装饰器外面再封装一层带参数的函数 2.在使用装饰器语法糖的时候与普通装饰器不同,必须要加()调用,且()内的内容可以省略(当省略时,admin默认为函数is_admin声明时变量"admin") import functools def is_admin(admin="admin"): def decorated(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args,**

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

函数篇--装饰器二 带参数的装饰器 def outer(flag): def timer(func): def inner(*args,**kwargs): if flag: print('''执行函数之前要做的''') re = func(*args,**kwargs) if flag: print('''执行函数之后要做的''') return re return inner return timer @outer(False) def func(): print(111) func() 带

一.带参数的装饰器,函数的有用信息 def func1(): '''此函数的功能是完成的登陆的功能 return: 返回值是登陆成功与否(true,false) ''' print(333) func1() print(func1.__name__)#func1 print(func1.__doc__)#此函数的功能是完成的登陆的功能,return: 返回值是登陆成功与否 打印函数名 from functools import wraps def wrapper(f): @wraps(f) de

1.上周回顾 1).函数名的应用 直接打印函数名,是函数的地址 变量 函数的参数 函数的返回值 可以当容器类数据类型的元素 2).闭包 内层函数对外层函数的非全局变量的引用,就是闭包. 并返回内部函数或其结果给外部. 3).装饰器 import time from functools import wraps def wrapper(f): @wraps(f) def inner(*args, **kwargs): # inner.__name__ = f.__name_ #print(inne

最简单的模板是这样的 #-*-coding:utf-8-*- def outer(func): def inner(): print 'before' func() print 'after' # return r return inner ''' def outer_1(func): def inner(): print 'before 11' func() print 'after 22' # return r return inner @outer_1 ''' @outer def F1(

装饰器本身是用来是为一个函数是实现新的功能,并且不改变原函数的代码以及调用方式. 遇到这样一种问题: 众多函数调用了你写的装饰器,但客户有需求说,我想实现我可以随之控制装饰器是否生效. 那你就不可能在得到命令的时候去原函数头部去做删除和添加装饰器调用的命令.这是就可以用到带参数的装饰器,定义一个开关,调用装饰器的时候,把这个装饰器的开关参数给传递进去,这样当开关打开的时候装饰器生效,关闭的时候则只执行原函数的代码. 举例:开关参数为True的时候执行过程: F = True #step 1 装饰

[原创]转载请注明作者Johnthegreat和本文链接 关于装饰器的理解,特别像<盗梦空间>中的进入梦境和从梦境出来的过程,一层一层的深入梦境,然后又一层一层的返回,被带入梦境的是被装饰的函数,装饰器就是使人入梦的工具. 上代码: from functools import wraps def decorator_with_argument(argument=''): def outer(func): message = argument + func.__name__ @wraps(fun

函数的有用信息 代码1: def login(username, password): """ 此函数需要用户名,密码两个参数,完成的是登录的功能. :return: True 登录成功. False登录失败. """ print(login.__name__) print(login.__doc__) print('登录成功...') return True print(login.__name__) print(login.__doc__)

day13 装饰器与语法糖 一.装饰器 1.什么是装饰器 装饰器就是装饰别人的工具,具体是指为被装饰者添加新功能 装饰器->函数 被装饰者->函数 2.为何要用装饰器 装饰器的核心思想:(开放封闭原则) 在不修改被装饰者源代码以及调用方式的前提下,为被装饰者添加新功能 3.如何实现装饰器 可以用闭包函数去实现装饰器 被装饰者 import time def index(): print('welcome to index page') time.sleep(3) index() 方案一:问题-

最简单的模板是这样的 #-*-coding:utf-8-*- def outer(func): def inner(): print 'before' func() print 'after' # return r return inner ''' def outer_1(func): def inner(): print 'before 11' func() print 'after 22' # return r return inner @outer_1 ''' @outer def F1(

“”“” 什么是装饰器? """ 还是通过一个例子来慢慢说明 先看下面的例子 def func_1(x): return x*2 def fun_2(x): return x*3 def fun_3(x, y i, j): return x(i)+y(j) r = func_3(func_1,func_2,2,3)  #把函数引用作为参数传递给func_3 print(r) #通过上面的例子明白:函数的参数可以是函数,也可以是一个类,其实可以是任何类型 def runtime

什么是高阶函数? -- 把函数名当做参数传给另外一个函数,在另外一个函数中通过参数调用执行 #!/usr/bin/python3 __author__ = 'beimenchuixue' __blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/' def func_x(x): return x * 2 def func_y(y): return y * 3 def func_z(x, y): # 等价于 return func_x(5) + func_y(3) r

装饰器 定义:本质是函数,为其他函数添加附加的功能. 原则:1.不能修改原函数的源代码 2.不能修改被原函数的调用方式 重点理解: 1.函数即“变量” 2.高阶函数:返回值中包含函数名 3.嵌套函数 高阶函数 + 嵌套函数 = 装饰器 热身: 先感受一下Python的解释器,结果可能和你预想的不同 __author__ = 'jcx' def foo(): print("in the foo") bar() #解释器依次解释,先声明print后bar def bar(): print(

目录 一.global与nonlocal 1.global 2.nonlocal 二.函数名的多种用法 三.闭包函数 1.什么是闭包函数 2.闭包函数需满足的条件 3.闭包函数的作用 4.闭包函数的实际应用 四.装饰器 1.装饰器推导流程 2.装饰器语法糖 3.装饰器模板 一.global与nonlocal 1.global 在py文件中,一般无法调用函数体内变量名,而global可使函数体代码内的变量名直接在函数体外部调用,条件是在需要调用的代码体中使用global 调用需要的变量名 未使用g

def wrapper_out(flag): # 装饰器本身的参数 def wrapper(fn): # 目标函数 def inner(*args, **kwargs): # 目标函数执行需要的参数 if flag == True: print("问问金老板. 行情怎么样啊") ret = fn(*args, **kwargs) # 在执行目标函数之前 print("金老板骗我. 恨你") return ret else: ret = fn(*args, **kwa

案例: 实现一个装饰器,用它来检查被装饰函数的参数类型. 需求: 装饰器可以通过函数,指明函数参数类型,进行函数调用的时候,传入参数,检测到不匹配时,抛出异常 如何解决这个问题? 先要获取函数的签名,并且获得装饰器中参数,然后把函数签名和装饰器中参数对应绑定 把调用函数时候传入的参数和函数签名进行绑定 把实参和装饰器中定义的数据进行类型比较,不匹配抛出异常 #!/usr/bin/python3 from inspect import signature def check_type(*ty_ar