# 实现一个空路由表,利用装饰器将url和功能函数的对应关系自动存到这个字典中 router_dict = {} # 定义一个装饰器 # 再给一层函数定义,用来传入一个参数,这个参数就是访问的页面地址 def set_args(url): def set_func(func): def wrapper(*args, **kwargs): func(*args, **kwargs) router_dict[url] = wrapper # 既可以是func也可以是wrapper,单如果是func,

DRY(Don't Repeat Yourself)原则: 一般是指在写代码的时候尽量避免重复的实现.违反DRY原则导致的坏处很容易理解,例如维护困难,修改时一旦遗漏就会产生不易察觉的问题. 一.函数装饰器 1.从Python内层函数说起 使用内层函数的三个好处 封装 贯彻DRY原则 闭包和工厂函数 1.封装 def outer(num1): def inner_increment(num1): # hidden from outer code return num1 + 1 num2 = in

装饰器一直是我们学习python难以理解并且纠结的问题,想要弄明白装饰器,必须理解一下函数式编程概念,并且对python中函数调用语法中的特性有所了解,使用装饰器非常简单,但是写装饰器却很复杂.为了讲清楚装饰器,我们讲一个生动的例子如下(由于后文装饰器的代码例子,全程和这个形象生动的说明很一致,所以务必看懂这个例子): 举个简单的例子:假设很久之前你写过一个函数,现在你突然有了个想法就是你想看看,以前那个函数在你数据集上的运行时间是多少,这时候你可以修改之前代码为它加上计时的功能,但是这样的话是

Python第二十六天 python装饰器 装饰器Python 2.4 开始提供了装饰器( decorator ),装饰器作为修改函数的一种便捷方式,为工程师编写程序提供了便利性和灵活性装饰器本质上就是一个函数,这个函数接受其他函数作为参数,并将其以一个新的修改后的函数进行替换. 装饰器的作用1.注入参数.为函数提供默认参数,生成新的参数等2.记录函数的行为.可以统计函数的调用次数,缓存函数的结果,计算函数调用耗费的时间3.预处理与后处理4.修改调用时的上下文 函数可以赋值给另外一个变量名函数可

以前你有没有这样一段经历:很久之前你写过一个函数,现在你突然有了个想法就是你想看看,以前那个函数在你数据集上的运行时间是多少,这时候你可以修改之前代码为它加上计时的功能,但是这样的话是不是还要大体读读你之前的这个的代码,稍微搞清楚一点它的逻辑,才敢给它添加新的东西.这样是不是很繁琐,要是你之前写的代码足够乱足够长,再去读它是不是很抓狂....实际工作中,我们常常会遇到这样的场景,可能你的需求还不只是这么简单.那么有没有一种可以不对源码做任何修改,并且可以很好的实现你所有需求的手段呢?答案当然是有

12步轻松搞定Python装饰器 通过 Python 装饰器实现DRY(不重复代码)原则:  http://python.jobbole.com/84151/   基本上一开始很难搞定python的装饰器,也许因为装饰器确实很难懂.搞定装饰器需要你了解一些函数式编程的概念,当然还有理解在python中定义和调用函数相关语法的一些特点. 没法让装饰器变得简单,但是通过一步步的剖析,能够让你在理解装饰器的时候更自信一点.因为装饰器很复杂 1.函数 在python中,函数通过def关键字.函数名和可选

翻译前想说的话: 这是一篇介绍python装饰器的文章,对比之前看到的类似介绍装饰器的文章,个人认为无人可出其右,文章由浅到深,由函数介绍到装饰器的高级应用,每个介绍必有例子说明.文章太长,看完原文后我计划按照文章作者的划分,将分为两章翻出来和大家分享,如果你觉得干的还不错,就点个赞吧. 目录: 函数 一等对象 内部函数 从函数中返回函数 简单装饰器 语法糖 复用装饰器 装饰器传参 从装饰器返回值 你是谁? 一些现实中的例子 时间函数 调试代码 给代码降速 注册插件 用户是否登录? 有想象力的装

Python装饰器进阶之二 保存被装饰方法的元数据 什么是方法的元数据 举个栗子 def hello(): print('Hello, World.') print(dir(hello)) 结果如下: ['__annotations__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '_

你必须学写Python装饰器的五个理由 ----装饰器能对你所写的代码产生极大的正面作用 作者:Aaron Maxwell,2016年5月5日 Python装饰器是很容易使用的.任何一个会写Python函数的人都能够学会使用装饰器,比如下面这个: 但是,写出一个装饰器是一个完全不一样的技能.而且这也不是,你不得不理解下面这些: 1.闭包 2.如何将函数作为"第一类"参数来使用 3.变量参数 4.参数解包 5.甚至是Python是如何装载源码的一些细节 所有这些都需要花很多时间去理解和掌

一.Python装饰器引入 讲 Python 装饰器前,我想先举个例子,虽有点污,但跟装饰器这个话题很贴切. 每个人都有的内裤主要功能是用来遮羞,但是到了冬天它没法为我们防风御寒,咋办?我们想到的一个办法就是把内裤改造一下,让它变得更厚更长,这样一来,它不仅有遮羞功能,还能提供保暖,不过有个问题,这个内裤被我们改造成了长裤后,虽然还有遮羞功能,但本质上它不再是一条真正的内裤了.于是聪明的人们发明长裤,在不影响内裤的前提下,直接把长裤套在了内裤外面,这样内裤还是内裤,有了长裤后宝宝再也不冷了.装饰

闭包是Python装饰器的基础.要理解闭包,先要了解Python中的变量作用域规则. 变量作用域规则 首先,在函数中是能访问全局变量的: >>> a = 'global var' >>> def foo(): print(a) >>> foo() global var 然后,在一个嵌套函数中,内层函数能够访问在外层函数中定义的局部变量: >>> def foo(): a = 'free var' def bar(): print(a)

可参考:https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7743876.html suqare(5)等价于power(2)(5):cube(5)等价于power(3)(5): power相当于是一个工厂,由于参数不同,得到了两个不同的生产线,一个是square一个是cube,前者是返回参数的平方,后者返回的是参数的立方:这就是展开讨论的意义. 由于嵌套函数的外层作用域会被保存下来,所以在执行square=power(2)时,square变量指向的这个exp_of函数

[Python] 对 Python 装饰器的理解的一些心得分享出来给大家参考   原文  http://blog.csdn.net/sxw3718401/article/details/39519587 主题 Python 最近写一个py脚本来整理电脑中的文档,其中需要检校输入的字符,为了不使代码冗长,想到使用装饰器. 上网搜索有关python的装饰器学习文档,主要看的是 AstralWind的一篇博文,以及Limodou的一篇文章.作为初学者,这两篇文章对新手有很大的帮助,但仍然有些不易理解的

讲 Python 装饰器前,我想先举个例子,虽有点污,但跟装饰器这个话题很贴切. 每个人都有的内裤主要功能是用来遮羞,但是到了冬天它没法为我们防风御寒,咋办?我们想到的一个办法就是把内裤改造一下,让它变得更厚更长,这样一来,它不仅有遮羞功能,还能提供保暖,不过有个问题,这个内裤被我们改造成了长裤后,虽然还有遮羞功能,但本质上它不再是一条真正的内裤了.于是聪明的人们发明长裤,在不影响内裤的前提下,直接把长裤套在了内裤外面,这样内裤还是内裤,有了长裤后宝宝再也不冷了.装饰器就像我们这里说的长裤,在不

最近打算重新开始记录自己的学习过程,于是就捡起被自己废弃了一年多的博客.这篇学习笔记主要是记录近来看的有关Python装饰器的东西. 0. 什么是装饰器? 本质上来说,装饰器其实就是一个特殊功能的函数,这个特殊的功能就是:装饰另一个函数.举一个最简单的例子来说: def identify(f): print 'Decorator identify called.' return f 这里identify其实是一个装饰器,这个装饰器对输入的参数f不进行任何修饰,然后返回这个参数.其中的打印语句是用

Python装饰器进阶之一 先看例子 网上有很多装饰器的文章,上来说半天也没让人看明白装饰器到底是个什么,究竟有什么用,我们直接来看几个例子. Python递归求斐波那契数列 def fibonacci(n): if n <= 1: return 1 return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) print(fibonacci(50)) 这是一个很常见的求斐波那契数列的例子,但是这其中有非常多的重复计算. 如:我们要计算第10位数字是多少,就要先计算出第9

1 引言 装饰器(Decorators)可能是Python中最难掌握的概念之一了,也是最具Pythonic特色的技巧,深入理解并应用装饰器,你会更加感慨——人生苦短,我用Python. 2 初步理解装饰器 2.1 什么是装饰器 在解释什么是装饰器之前,我们有必要回顾一下Python中的一些思想和概念.我们都知道,Python是一门面向对象的语言,Python基本思想就是一些皆对象,数据类型是对象.类是对象.类实例也是对象……对于接下来我们要说的装饰器而言,最重要的是,函数也是对象! 你没看错,函

Python装饰器.迭代器&生成器.re正则表达式.字符串格式化 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 ########

python内部函数.闭包共同之处在于都是以函数作为参数传递到函数,不同之处在于返回与调用有所区别. 1.python内部函数 python内部函数示例: def test(*args): def add(*args): # 显示的调用外部函数的参数 return args return add(*args) # 返回内部函数的直接调用 运行结果如下: test(1,2,3) (1,2,3) 内部函数直接引用外部函数参数,外部函数test显示的返回内部函数add的调用.当需要在函数内部多次执行复

之前有比较系统介绍过Python的装饰器(请查阅<详解Python装饰器>),本文算是一个补充.今天我们一起探讨一下装饰器的另类用法. 语法回顾 开始之前我们再将Python装饰器的语法回顾一下. @decorate def f(...): pass 等同于: def f(...): pass f = decorate(f) @语法的好处在于: 相同的函数名只出现一次,避免了f = decorate(f)这样的语句. 可读性更高,让读代码的人一眼就明白函数被装饰了哪些功能. @call()装饰

1.装饰器原理 def f1(arg): print '验证' arg() def func(): print ' #.将被调用函数封装到另外一个函数 func = f1(func) #.对原函数重新赋值 func() 现在有这样一种需求,原来的基础设施组提供的API接口函数需要都添加验证功能,解决的方法如下: def auth(func): def inner(): #添加验证功能 print 'before' func() return inner def f1(): #原来的函数 prin