tornado作为鼎鼎大名的web异步框架,用来作为高性能服务器以及web框架都是首选.自从python3.4加入了asyncio原生协程后,tornado的最新版本也开始使用了原生的协程.定义协程函数的时候就很简单了,也可以像sanic一样使用async def了. class LoginHandler(RequestHandler): async def post(self, *args, **kwargs): ... pass 一般的web项目都会有登陆的功能,这就涉及到了登陆验证,在做这

python利用装饰器记录每个http请求 设置装饰器 from functools import wraps from datetime import datetime """ @function 用于记录每个http请求 """ def record_http_request(func): @wraps(func) def record(self, *args, **kwargs): request_time = str(datetime.n

authenticated装饰器 为了使用Tornado的认证功能,我们需要对登录用户标记具体的处理函数.我们可以使用@tornado.web.authenticated装饰器完成它.当我们使用这个装饰器包裹一个处理方法时,Tornado将确保这个方法的主体只有在合法的用户被发现时才会调用. class IndexHandler(tornado.web.RequestHandler): @tornado.web.authenticated def get(self): self.xsrf_tok

当然今天讲的验证,不只Tornado会用,以后用到web框架都会用到,最常见的场景就是只有用户登陆了才能执行某些操作,所以在执行这些操作前要先做登陆状态的验证. 比如:点赞,发布,评论等需要验证,都需要用到if self.session[‘is_login’]进行判断,你可能觉得,这代码也不多啊,不过一旦网站大了,场景多了,可以写到你手抽筋,其实我们可以在执行post方法或get方法之前进行登陆状态的验证,用装饰器进行这么一个功能扩充就可以了 decrator.py #处理刷新页面的请求 def

装饰器和装饰器模式装饰器模式是面向对象的一种设计模式,支持将行为动态增加到已经存在的对象上.当装饰一个对象的时候,就表示独立与其他类实例对象,为该对象扩展了新的功能. python的装饰器不是装饰器模式的一种实现.python装饰器是在定义的时候对函数或方法增加功能,而不是在运行的时候增加.装饰器模式可以在python中实现,但是这样做意义不大.因为python是鸭子类型风格的编程语言.鸭子类型(英语:duck typing)是动态类型的一种风格. 一个基础的装饰器 import time im

简单实现了一个在函数执行出现异常时自动重试的装饰器,支持控制最多重试次数,每次重试间隔,每次重试间隔时间递增. 最新的代码可以访问从github上获取 https://github.com/blackmatrix7/matrix-tookit/blob/master/tookit/retry.py #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/8/18 上午9:50 # @Author : Matrix # @Githu

'''''''''类装饰器'''class Test(): def __init__(self,func): print('---初始化---') print('func name is %s'%func.__name__) self.__func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print('---类装饰器中的内容----') self.__func @Test #相当于test = Test(test)def test(): print

前言 给下面的函数加上运行时间 def fib(n): a, b = 0, 1 for i in range(n): print(b) a, b = b, a+b return b a = fib(50) 修改一:改动函数 import time def fib(n): start = time.time() a, b = 0, 1 for i in range(n): print(b) a, b = b, a+b print(time.time() - start) return b a =

# 异常捕获装饰器(亦可用于类方法) def try_except_log(f=None, max_retries: int = 5, delay: (int, float) = 1, step: (int, float) = 0, exceptions: (BaseException, tuple, list) = BaseException, sleep=time.sleep, process=None, validate=None, callback=None, default=None)

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. CBV加装饰器 在视图层中,基于函数的视图叫FBV(function base views),基于类的视图叫CBV(class base views).当需要用到装饰器时,例如之前的基于Cookie与基于Session的登录验证,给FBV加装饰器很简单,一个@语法糖就OK了,那么给CBV加装饰器呢,难道直接跟单例实现的方法之一一样,类上面一个@语法糖就行了吗.其实给CBV加装饰器有三种方法. 需要先导入模块: from django.utils.decorators import meth

目录 重试次数装饰器 重试次数装饰器 前言, 最近在使用tornado框架写Restful API时遇到很多的问题. 有框架的问题, 有异步的问题. 虽然tornado 被公认为当前python语言最好的 异步框架, 但是实际资料并没有像 Django , flask框架那么丰富, 所以遇到很多的坑, 时很多! 这一篇主要是为了介绍一下其中在踩坑中所不得不使用的一些技术 . 问题: 个别API逻辑中存在很多的调用系统层面,或者调用第三方接口阻塞超时的操作, 为了确保 API在某一步是否最终调用成

def outer(func): def inner(): print('hello') print('hello') print('hello') r = func() print('end') print('end') print('end') return inner @outer def f1(): print("f1 called") # 1:执行outer函数,并且将其下面的函数名(这里就是f1函数),当做参数传递给outer函数 # 2:将outer的返回值重新赋值给f1

今天看了装饰器的一些内容,感觉@修饰符还是挺抽象的. 装饰器就是在不用改变函数实现的情况下,附加的实现一些功能,比如打印日志信息等.需要主意的是装饰器本质是一个高阶函数,她可以返回一个函数. 装饰器需要用到@修饰符,我们举一个例子: 这个返回函数的函数是一个装饰器 然后我们定义需要被它装饰的函数,是这样的: 然后我们调用函数gril()便会打印如下内容: 那么这一过程如何实现呢,现在我不知道,我来研究. 首先查一下官方doc =========================     中朝边境线

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 ########## def orter(func): #定义装饰器 def inner

前言 参考本系列之前的文章,我们已经搭建了ldap并且可以通过django来操作ldap了,剩下的就是下游系统的接入了,现在的应用场景,我是分了2个层次,第一层次是统一认证,保证各个系统通过ldap来维护统一的用户名和密码,第二层次就是sso单点登录,即一个系统登录,其他系统即是登录状态,一个系统登出,其他系统也自动登出,也就是我们登录公司内部的N个系统,其实总共只需要登录一次即可. 目前,django的下游系统可以接入单点,理论上,只要语言支持memcache客户端,通过session维持登录

装饰器模式:是在不必改变原类文件和使用继承的情况下,动态地扩展一个对象的功能. [装饰器模式中主要角色] 抽象组件角色(Component):定义一个对象接口,以规范准备接受附加责任的对象,即可以给这些对象动态地添加职责. 具体组件角色(ConcreteComponent) :被装饰者,定义一个将要被装饰增加功能的类.可以给这个类的对象添加一些职责 抽象装饰器(Decorator):维持一个指向构件Component对象的实例,并定义一个与抽象组件角色Component接口一致的接口 具体装饰器

简介 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,我们也称之为AOP(面向切面编程) 原理 实现装饰器的最主要的原因是python中一切皆为对象,我们会把方法看做一个对

[1]生成器 很难用简单的语言描述生成器. 生成器:从字面上来理解,就是以某种规则为基础,不断的生成数据的工具 生成器函数: 在函数中如果出现了yield关键字,那么该函数就不再是普通函数,而是生成器函数. 我们先举个例子 def fib(max): a, b = 1, 1 while a < max: yield a a, b = b, a+b for i in fib(100): print i 如果没有yield 那么这个函数中的内容可要执行很多此了,那么这个函数就像,抗日神剧里面鬼子使用

一.递归知识 函数迭套执行,逐层执行之后,满足某个条件之后就会停止执行,将return值返回上层的函数,上层函数再逐层返回,最终返回给最初始函数. 递归在斐波那契数列的应用[斐波那契数列特点:前两个数字相加之和等于下一个数字] 例一.打印出小于10000的斐波那契数列 def f(a1,a2): if a1 > 10000: return print(a1) a3 = a1 + a2 f(a2,a3) res = f(0,1) print(res) 例二.获得斐波那契数列第10个数字 def f