使用python装饰器计算函数运行时间的实例 装饰器在python里面有很重要的作用, 如果能够熟练使用,将会大大的提高工作效率 今天就来见识一下 python 装饰器,到底是怎么工作的. 本文主要是利用python装饰器计算函数运行时间 一些需要精确的计算函数运行了多久的程序,都可以采用这种方法     #coding:utf-8  import urllib2,re,time,random,os,datetime import HTMLParser import sys  reload(sy

1.前言 函数也是一个对象,从而可以增加属性,使用句点来表示属性. 如果内部函数的定义包含了在外部函数中定义的对象的引用(外部对象可以是在外部函数之外),那么内部函数被称之为闭包. 2.装饰器 装饰器就是包装原来的函数,从而在不需要修改原来代码的基础之上,可以做更多的事情. 装饰器语法如下: @deco2 @deco1 def func(arg1,arg2...): pass 这个表示了有两个装饰器的函数,那么表示的含义为:func = deco2(deco1(func)) 无参装饰器语法如下:

一,装饰器本质 闭包函数 功能:就是在不改变原函数调用方式的情况下,在这个函数前后加上扩展功能 作用:解耦,尽量的让代码分离,小功能之前的分离. 解耦目的,提高代码的重用性 二,设计模式 开放封闭原则 *对扩展是开放的 *对修改是封闭的 三,代码解释 *通用代码 #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf-8_*_ def timmer(func): #---> jjj def inner(*args,**kwargs): ret = func(*args,**kw

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

""" 装饰器: 不改变原函数的调用方式和函数的前提下, 增加额外的功能, 其本质就是一个闭包 ---输出函数的运行时间 """ import time from functools import wraps def get_running_time(func): # 使用wraps, 保证被装饰过的函数__name__的属性不变 @wraps(func) def inner(*args, **kwargs): start_time = time

import time def cal_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): t1 = time.time() result = func(*args, **kwargs) t2 = time.time() print("%s running time: %s secs." % (func.__name__, t2-t1)) return result return wrapper

生成器 在函数中使用yield关键字就会将一个普通的函数变成一个生成器(generator),普通的函数只能使用return来退出函数,而不执行return之后的代码.而生成器可以使用调用一个next方法来返回生成器中上一次yield时候的状态.并且可以使用send方法给yield重新赋值.这样就可以灵活的进入和跳出函数.因此在程序中生成器可以中断当前函数,去执行其它的代码,在合适的时候跳回函数继续执行 def yield_test(): print('befor the first') fir

目录: 函数示例 装饰器 模块 内置函数 一.函数示例: 1.为什么使用函数之模块化程序设计: 不使用模块程序设计的缺点: 1.体系结构不清晰,可主读性差: 2.可扩展性差: 3.程序冗长: 2.定义函数: def fun(args): '描述信息' 函数体 return 返回值 定义函数的三种形式: 无参函数 def foo(): print('in the foo') foo() 有参函数: def bar(x,y): print('in the bar') bar(1,2) 空函数: de

装饰器本质上是一个函数,该函数用来处理其他函数,它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能,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.权限校验等应用场景.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. 严格来说,装饰器只是语法糖,装饰器是可调用的对象,可以像常规的可调用对象那样调用,特殊的地方是装饰器的参数是一

def wrapper1(func1): def inner1(): print('w1 ,before') func1() print('w1 after') return inner1 def wrapper2(func2): def inner2(): print('w2 ,before') func2() print('w2 after') return inner2 @wrapper2 # f =wrapper2(f) , func2=inner1函数 当执行完func2时, 就带表要

在实际工作当中存在一个开放封闭原则 1.对扩展是开放的 为什么要对扩展开放呢? 我们说,任何一个程序,不可能在设计之初就已经想好了所有的功能并且未来不做任何更新和修改.所以我们必须允许代码扩展.添加新功能. 2.对修改是封闭的 为什么要对修改封闭呢? 就像我们刚刚提到的,因为我们写的一个函数,很有可能已经交付给其他人使用了,如果这个时候我们对其进行了修改,很有可能影响其他已经在使用该函数的用户. 装饰器完美的遵循了这个开放封闭原则. 首先装饰器存在的意义是在不改变调用原函数的的情况下在原函数的前

关于函数的return li = [11,22,33,44] def f1(arg): arg.append(55) li = f1(li) print(li) 因为li = f1(li) 实际赋值的是f1的return,那么在这种情况下函数f1并未定义return,所以默认返回None 因此li的值应该是none 如果是 li = [11,22,33,44] def f1(arg): arg.append(55) f1(li) print(li) 因为函数传递的参数实际是参数的引用,因此在函数

不了解是否其他语言也有类似 python 装饰器这样的东西. 最近才发现ECMAScript6也是有生成器函数的,也有 yield  generator 装饰器的基础知识是闭包: # 闭包:嵌套函数,内部函数调用外部函数的变量 def outer(): a = 1 def inner(): print(a) # __closure__ 可以用来判断闭包 # print(inner.__closure__) # 打印 cell at ... 则表明它是一个闭包 return inner # 返回内

面向对象编程 面向过程:根据业务逻辑从上到下写代码 面向对象:将数据与函数绑定到一起,进行封装,这样能够更快速的开发程序,减少了重复代码的重写过程 面向对象编程(Object Oriented Programming-OOP) 是一种解决软件复用的设计和编程方法. 这种方法把软件系统中相近相似的操作逻辑和操作 应用数据.状态,以类的型式描述出来,以对象实例的形式在软件系统中复用,以达到提高软件开发效率的作用. 面向对象技术简介 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义

一,什么是装饰器 装饰器:本质就是函数,功能是为其他函数添加附加功能 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 举例说明:有一个求和函数要求就算出函数的运行时间 正常代码应该这样day20-1.py import time def cal(l): start_time=time.time() res=0 for i in l: res+=i stop_time=time.time() print('函数的运行时间是%s'%(stop_time-start_time))

基本概念 1.容器(container) 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构,容器中的元素可以逐个地迭代获取,可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中.通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中(也有一些特例,并不是所有的元素都放在内存,比如迭代器和生成器对象)在Python中,常见的容器对象有: list, deque, …. set, frozensets, …. dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, …. tuple, nam

31 装饰器 装饰器可以对一个函数.方法或者类进行加工,是一种高级的python语法. 装饰函数 接收一个可调用对象作为输入参数,并返回一个新的可调用对象. 把函数传递给装饰器,然后增加新的功能,返回一个新的函数重赋值给原函数 语法: def decorator1...  #  定义装饰器 @decorator1        #  定义函数前,@装饰器 def function1        # 定义要加工的函数 例子: def mydecorator(myfunction): def ne

一.初入装饰器 1.首先呢我们有这么一段代码,这段代码假设是N个业务部门的函数 def f1(aaa): print('我是F1业务') if aaa == 'f1': return 'ok' def f2(aaa): print('我是F2业务') if aaa == 'f2': return 'ok' 业务代码 这里呢也就是当我们调用上面的函数的时候,传入值给aaa,当aaa的值等于f1或者f2就返回ok 2.公司有N个业务部门,1个基础平台部门,基础平台负责提供底层的功能,如:数据库操作.

Python第四章__装饰器.迭代器 欢迎加入Linux_Python学习群  群号:478616847 目录: 列表生成式 生成器 迭代器 单层装饰器(无参) 多层装饰器(有参) 冒泡算法 代码开发规范 一.列表生成式(列表推导式) 列表生成式List Comprehensions,是Python内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式. 首先来上个需求,我有一个列表 [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],现在有这么个需求,要里面的元素自乘,想想看要怎么实现 版本一,通过fo

初学 Python(十五)--装饰器 初学 Python,主要整理一些学习到的知识点,这次是生成器. #-*- coding:utf-8 -*- import functools def current(): print 'nihao' current() g = current g() #函数有默认字段__name__(2个下划线) print current.__name__ print g.__name__ ''''' 装饰器的定义 在不改变某个函数的内部代码的情况下 在执行函数的前后加上

1.装饰器的形成过程 import time def func1(): print('in func1') def timer(func): def inner(): start = time.time() func() print(time.time() - start) return inner func1 = timer(func1) func1() 碍眼的那句话就是还要在做一次赋值调用... 你觉得碍眼,python的开发者也觉得碍眼,所以就为我们提供了一句语法糖来解决这个问题! imp