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

把内容过程中比较常用的一些内容记录起来,下面内容段是关于python通过装饰器检查函数参数的数据类型的内容. def check_accepts(f): assert len(types) == f.func_code.co_argcount, 'accept number of arguments not equal with function number of arguments in "%s"' % f.func_name for i,v in enumerate(args):

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

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

# 使用装饰器无参数的函数进行装饰# def func(funcionName): # print('-----1------') # def func_in(): # print('--func_in---') # funcionName() # print('--func_2---') # print('-----2------') # print('-----3------') # return func_in # @func # test = func(test)# def test()

https://blog.csdn.net/try_test_python/article/details/80802199 前几天在学装饰器的时候,关于装饰器内层函数调用目标函数时是否return目标函数的调用产生了一点迷惑,事实是当被装饰的目标函数有返回值的时候,装饰器内层函数也必须返回该目标函数的调用. 我们都知道不带括号的函数名指向是函数代码所在的内存地址,加上括号之后就变成了一个执行命令,那么这个‘func( )’到底有什么意义呢? 上面这张图可以大概看出点东西,单独的函数名是 fun

描述:property() 函数的作用是在新式类中返回属性值. @property 装饰器简单理解就是负责把一个方法变成属性调用 下面理解property()方法语法: class property([fget[, fset[, fdel[, doc]]]]) 参数:fget-获取属性值的函数:fset-设置属性值的函数:fdel-删除属性值函数:doc-属性描述信息 实例 class C(object): def __init__(self): self._x = None def getx(

首先上原文, 现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为"装饰器"(Decorator).本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数. Decorator本质是高阶函数? 不信邪的我试了下.. def g(): print("这里是G") return "G" @g def f(): print("这里是F&quo

闭包 1．作用域L_E_G_B(局部.内嵌.全局...): x=10#全局 def f(): a=5 #嵌套作用域 def inner(): count = 7 #局部变量 print a return 1 从内往外寻找 a . 2．高阶函数 a.函数名可以作为参数输入 b.函数名可以作为返回值 3．闭包 def outer(): x=10 def inner(): #条件1 inner是内部函数 print(x) #条件2 外部环境的一个变量 return inner #结论: 内部函数inn

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,**

1 def log(text=None): 2 3 if isinstance(text, str): 4 def decorator(func): 5 @functools.wraps(func) 6 def wrapper(*args, **kw): 7 print('%s %s():' % (text, func.__name__)) 8 return func(*args, **kw) 9 return wrapper 10 return decorator 11 12 else: 13

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

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

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:装饰器的实质就是一个闭包,而闭包又是嵌套函数的一种.所以也可以理解装饰器是一种特殊的函数.因为程序一般都遵守开放封闭原则,软件在设计初期不可能把所有情况都想到,所以一般软件都支持功能上的扩展,而对源代码的修改是封闭的.开放封闭原则主要体现在两个方面: 对功能扩展开放:意味着有新的需求或变化时,可以对现有代码进行扩展,以适应新的情况. 对源码修改封闭:意味着类一旦设计完成,就可以独立完成其工作,而不要对源码进行任何修改. 对于上述的开放封闭原则有的时候确实很难完成,幸好装饰器可以满足放封闭

python装饰器学习的时候有两点需要注意一下 1,被装饰器装饰的函数取其func.__name__和func.func_doc的时候得到的不是被修饰函数的相关信息而是装饰器wrapper函数的docstring和名字 对此我们使用functools这个模块添加一行函数即可 @functools.wraps(f)def check_id_admin(f): '''检查是否为admin''' # 使得__name__和func_doc能够获得函数原有的docstring和函数名而不是装饰器相关的

英文:https://arpitbhayani.me/blogs/function-overloading 作者:arprit 译者:豌豆花下猫("Python猫"公众号作者) 声明:本翻译是出于交流学习的目的,基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议.为便于阅读,内容略有改动. 函数重载指的是有多个同名的函数,但是它们的签名或实现却不同.当调用一个重载函数 fn 时,程序会检验传递给函数的实参/形参,并据此而调用相应的实现. int area(int length, int b

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python中,装饰器.生成器和迭代器是特别重要的高级函数   https://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5830025.html 装饰器 1.如果说装饰器是取经路上的大妖怪,想要干掉它就必须拿到三样法宝 法宝一:作用域(LEGB) 法宝二:高阶函数:(把函数名看作变量,可以作为传输参数,也可以作为返回值) (在python的世界里,函数和我们之前的[1,2,3],'abc',8等一样都是对象, 而且函数是最高级的对象(对象是类的实例化,可以调用相

def debug(func): def wrapper(*args, **kwargs): # 指定宇宙无敌参数 print "[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__) print 'Prepare and say...',       return func(*args, **kwargs) return wrapper # 返回 @debug def say(something): print "hello {}!"

 装饰器分成三种: 1.无参数的: 2.有参数的: 3.装饰器本身带参数的. 装饰器decorator又叫语法糖 定义:本质是函数,器就是函数的意思.装饰其他函数.就是为其他函数添加附加功能. 原则:   1.不能修改被装饰的函数的源代码: 2.不能修改被装饰的函数的调用方式: 3.装饰器对被装饰的函数是完全透明,就是被装饰的函数,根本不知道装饰器的存在. 实现装饰器知识储备: 1.函数即“变量” 2.高阶函数 3.嵌套函数 高阶函数+嵌套函数=>装饰器的效果 1.函数即变量的意义: 函数跟变量