python装饰器

https://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.html 基本理解 test这个函数作为变量被传递到decorator函数。 在decorator里嵌套一个wrap函数，作用是改变test函数的内容。 返回wrap这个函数名 这时执行test()的本质就是，test函数被替换成了wrap。执行的是wrap里面的内容。 def decorator(func): def wrap(): url = func() return 'http://' + url return wrap @decorator def test(): return 'www.changyou.com' print(test()) 　　 functools.wraps 如下，打印test.__name__时，是wrap。函数被替代了。 def decorator(func): def wrap(): url = func() return 'http://' + url return wrap @decorator def test(): return 'www.changyou.com' print(test.__name__) 　　 functools.wraps用于解决这个问题 from functools import wraps def

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 为已经存在的函数或对象添加额外的功能 。 第一版装饰器的写法： 1 def debug(func): 2 def wrapper(): 3 print("[DEBUG]:enter {}()".format(func.__name__)) 4 return func() 5 return wrapper 6 def say_hello(): 7 print("hello!") 8 9 say_hello = debug(say_hello) 第二版装饰器的写法： decorator def debug(func): def wrapper(): print "[DEBUG]: enter {}()".format(func.__name__) return func() return wrapper @debug def say_hello(): print "hello!" 　　 因为函数有千千万，你只管你自己的函数

装饰器的 基础 学习前提： 作用域 + 函数的理解 + 闭包 【学习，理解】 代码编写原则 ： 对修改开放对扩展开放 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。 装饰器的应用： 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。 装饰器作用 ：装饰器感觉就像是内部函数的调用应用，为已经存在的对象添加额外的功能。 原理讲解 基础原理讲解：不更改原来函数foo()的调用的基础上添加新的功能【假设每次都调用foo】 import time # 利用内部函数 来实现装饰器 def show_time(f): def inner(): start = time.time() f() end = time.time() print("耗时", str(end - start)) return inner def foo(): print('foo') time.sleep(2) def bar(): print('bar') time.sleep(3) # 这里就是装饰器,添加了新功能的同时还不影响原来的函数应用 foo = show_time(foo)

1. 概述 ： 　　我们在前面用了很多的装饰器这个工具的方法。这个位置要系统的讲一下装饰器。 　　1.2 为什么需要装饰器。 　　装饰器本质是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要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要。 　　概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的函数或端详添加额外的功能。 2.装饰器的分类 ： 　　装饰器分自定义装饰器、内置装饰器、调用第三方模块的装饰器和多层装饰器和嵌套装饰器。 　　 2.1 自定义装饰器 ： 　　请参照连接，第七部分的内容：https://www.cnblogs.com/noah0532/p/10817496.html 　　 2.2 内置装饰器 ： 　　内置装饰器和自定义装饰器原理是一样的，不过返回的不是函数，而是类对象。其中关于@staticmethod,@classmethod,@property,@setter这四种方法在前面已经经过了，参照连接：https://www.cnblogs.com/noah0532/p/10926966.html。还有一些内置装饰器在文章的后面会补充进来。 　　 2.3

1、函数 #### 第一波 #### def foo(): print 'foo' foo #表示是函数 foo() #表示执行foo函数 #### 第二波 #### def foo(): print 'foo' foo = lambda x: x + 1 foo() # 执行下面的lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为函数 foo 被重新定义了 　　 2、需求 初创公司有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、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下： ############### 基础平台提供的功能如下 ############### def f1(): print 'f1' def f2(): print 'f2' def f3(): print 'f3' def f4(): print 'f4' ############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ############### f1() f2() f3() f4() ############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ############### f1() f2() f3() f4()　　 目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即

今天我们讲一讲python中的装饰器。可能初次接触装饰器的同学会觉得它很难，其实也就那么一回事儿，今天就让我们会会它！ 装饰器 首先它的 本质是函数 ，它的 功能是为其他函数添加附加功能 。 ps:它有两个原则： 1.不能修改被修饰的函数的代码。 2.不能更改被修饰函数的调用函数。 我所认为的装饰器其实就是： 装饰器 = 高阶函数+函数嵌套+闭包 我们先说什么是高阶函数？ 当函数（符合其中任意一个）： 函数接收的参数是一个函数名。 函数的返回值是一个函数名。 就是把高阶函数。 那么我们考虑当只有高阶函数时，我们能否写出一个装饰器？ 现在我们只用高阶函数实现：运行foo函数时，添加功能：计算其运行时间并打印。试试看吧！ # 装饰器 = 高阶函数 + 函数嵌套 + 闭包 # 先玩玩高阶函数 import time def foo ( ) : time . sleep ( 3 ) print ( '来自foo' ) def timer ( func ) : start_time = time . time ( ) func ( ) stop_time = time . time ( ) print ( '函数的运行时间是%s' % ( stop_time - start_time ) ) timer ( foo ) # 改变了函数的调用方式 import time def foo ( )

import urllib2 from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool urls = [ 'http://www.python.org', 'http://www.python.org/about/', 'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003 ] pool = ThreadPool(4) results = pool.map(urllib2.urlopen, urls) pool.close() pool.join() 对，你没有看错，只要一行代码就可以把普通的任务变成并行任务。不用手动管理线程，一切都由map自动完成。 这里演示的是多线程，如果要多进程的话只需把 from multiprocessing.dummy 改成 from multiprocessing 。 装饰器 装饰器（Decorators）是Python里一个很重要的概念，它能够使得Python代码更加简洁，用一句话概括：装饰器是修改其他函数功能的函数。PySnooper的调用主要依靠装饰器的方式，所以，了解装饰器的基本概念和使用方法更有助于理解PySnooper的使用。在这里，我先简单介绍一下装饰器的使用，如果精力有限，了解装饰器的调用方式即可。 对于Python，一切都是对象

Python Python在这里分为三个大部分来归纳，有基本数据类型操作一类、函数及类方法编写使用一类、Python的网络编程操作一类。 (纯干货) ------------------------------ 基本数据类型的操作 ------------------------------ 列表的使用 元组的使用 字典的使用 集合的使用 ------------------------------ 函数及类的方法编写 ------------------------------ 内置函数的使用 装饰器的编写及使用 迭代器的编写及使用 类的编写 面向对象的编程 ------------------------------ Python的网络编程 ------------------------------ 异步IO ------------------------------ THE END ------------------------------ 来源： https://www.cnblogs.com/george92/p/12388712.html

直接转载一篇吧，够详细。具体的链接没有留下来…. 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 # -*- 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 # -*- coding:gbk -*- '''示例2: 替换函数(装饰) 装饰函数的参数是被装饰的函数对象，返回原函数对象 装饰的实质语句: myfunc = deco(myfunc)''' def deco (func) : print( "before myfunc() called." ) func() print( " after myfunc() called." ) return func def myfunc () : print( " myfunc() called." ) myfunc = deco(myfunc) myfunc() myfunc() 第三步：使用语法糖@来装饰函数 # -*- coding:gbk -*- '''示例3: 使用语法糖@来装饰函数，相当于“myfunc = deco(myfunc)”

文章目录 ==已更新到第二篇完结== Python入门（目录全览） 第一篇 计算机基础 第二篇 Python解释器和集成环境 第三篇 Python基础 第四篇 Python进阶 第五篇 文件处理 第六篇 函数基础 第七篇 函数进阶 第八篇 模块基础 第九篇 Python常用模块 第十篇 面向对象基础 第十一篇 面向对象进阶 第十二篇 面向对象高阶 第十三篇 网络编程 第十四篇 并发编程 第十五篇 MySQL数据库 已更新到第二篇完结 Python入门（目录全览） 第一篇 计算机基础 002 计算机基础之编程 003 计算机组成原理 004 计算机操作系统 005 编程语言分类 006 网络的瓶颈效应 007 计算机基础小结 第二篇 Python解释器和集成环境 008 Python和Python解释器 009 Python解释器安装 010 Anaconada安装 011 Python解释器镜像源修改 012 执行Python程序的两种方式 013 Python的IDE之Pycharm的使用 014 Python的IDE之Jupyter的使用 015 pip的使用 第三篇 Python基础 017 变量 018 常量 019 Python变量内存管理 020 变量的三个特征 021 花式赋值 022 注释 023 数据类型基础 024 数字类型 025 字符串类型 026 列表类型