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

# 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()

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

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

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

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

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 {}!"

1 可变长参数与关键字参数 *args代表任意长度可变参数 **kwargs代表关键字参数 用*args和**kwargs只是为了方便并没有强制使用它们. 缺省参数即是调用该函数时,缺省参数的值若未被传入,则传入默认预设的值. 注意 : 须将所有带有默认值的参数置于参数列表的末尾. def print_info(name, age = 18,gender = True ) print_info("zhan", gender = False ) def demo(num, *nums ,

看到廖雪峰python教程上,python装饰器一章 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014318435599930270c0381a3b44db991cd6d858064ac0000 在最后的作业题上 再思考一下能否写出一个@log的decorator,使它既支持: @log def f(): pass 又支持: @log('execute') def f(

接上篇python 闭包&装饰器(一) 一.功能函数加参数:实现一个可以接收任意数据的加法器 源代码如下: def show_time(f): def inner(*x, **y): # 形参 start = time.time() f(*x, **y) # 相当于add() end = time.time() print('spend %s' % (end - start)) return inner @show_time # @show_time 等于 add = show_time(add

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):

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(

装饰器是在不修改源代码的情况下,使用装饰器增加原函数的功能. 在软件开发中有一个原则——"开放-封闭",简单地说就是已经实现的功能不允许被修改,但可以被扩展. 封闭:已经实现的功能不可以被修改 开放:对现有的功能可以扩展 这个小实验写了三个装饰器和两个普通函数,对比可以得出装饰器运行的过程 运行结果: 分析函数func的运行过程 传入dec3的方法是func 传入dec2的方法是运行dec3返回的wrapper3 传入dec1的方法是运行dec2返回的wrapper2 执行函数func

装饰器的功能在很多语言中都有,名字也不尽相同,其实它体现的是一种设计模式,强调的是开放封闭原则,更多的用于后期功能升级而不是编写新的代码.装饰器不光能装饰函数,也能装饰其他的对象,比如类,但通常,我们以装饰函数为例子介绍其用法.要理解在Python中装饰器的原理,需要一步一步来.本文尽量描述得浅显易懂,从最基础的内容讲起. (注:以下使用Python3.5.1环境) 一.Python的函数相关基础 第一,必须强调的是python是从上往下顺序执行的,而且碰到函数的定义代码块是不会立即执行它的,只

常见装饰器:内置装饰器:类装饰器.函数装饰器.带参数的函数装饰器 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 一.函数装饰器: def use_logging(func

装饰器的功能在很多语言中都有,名字也不尽相同,其实它体现的是一种设计模式,强调的是开放封闭原则,更多的用于后期功能升级而不是编写新的代码.装饰器不光能装饰函数,也能装饰其他的对象,比如类,但通常,我们以装饰函数为例子介绍其用法.要理解在Python中装饰器的原理,需要一步一步来.本文尽量描述得浅显易懂,从最基础的内容讲起. (注:以下使用Python3.5.1环境) 一.Python的函数相关基础 第一,必须强调的是python是从上往下顺序执行的,而且碰到函数的定义代码块是不会立即执行它的,只

python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数,这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数,使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能. 3.1 定义装饰器,定义函数. def xxx(): 函数体 3.2 应用装饰器 在需要使用的函数.方法上@xxx即可. 注意:只要函数应用装饰器,那么函数就被重新定义,重新定义为:装饰器的内层函数. 装饰器含无参数的示例: def outer(func): def inner(): print('hello') p

前情提要 1. 作用域 在python中,函数会创建一个新的作用域.python开发者可能会说函数有自己的命名空间,差不多一个意思.这意味着在函数内部碰到一个变量的时候函数会优先在自己的命名空间里面去寻找. python中的作用域分4种情况: L:local,局部作用域,即函数中定义的变量: E:enclosing,嵌套的父级函数的局部作用域,即包含此函数的上级函数的局部作用域,但不是全局的: G:globa,全局变量,就是模块级别定义的变量: B:built-in,系统固定模块里面的变量,比如

Python装饰器学习(九步入门)   这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*- coding:gbk -*- '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''   def myfunc():     print("myfunc() called.")   myfunc() myfunc() 第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能 1 2 3 4 5