python装饰器

语言特性 1. 谈谈对 Python 和其他语言的区别 2. 简述解释型和编译型编程语言 3. Python 的解释器种类以及相关特点？ 4. Python3 和 Python2 的区别？ 5. Python3 和 Python2 中 int 和 long 区别？ 6. xrange 和 range 的区别？ 编码规范 7. 什么是 PEP8? 8. 了解 Python 之禅么？ 9. 了解 DocStrings 么？ 10. 了解类型注解么？ 11. 例举你知道 Python 对象的命名规范，例如方法或者类等 12. Python 中的注释有几种？ 13. 如何优雅的给一个函数加注释？ 14. 如何给变量加注释？ 15. Python 代码缩进中是否支持 Tab 键和空格混用。 16. 是否可以在一句 import 中导入多个库? 17. 在给 Py 文件命名的时候需要注意什么? 18. 例举几个规范 Python 代码风格的工具 数据类型-字符串 19. 列举 Python 中的基本数据类型？ 20. 如何区别可变数据类型和不可变数据类型 21. 将"hello world"转换为首字母大写"Hello World" 22. 如何检测字符串中只含有数字? 23. 将字符串"ilovechina"进行反转 24. Python 中的字符串格式化方式你知道哪些？ 25.

装饰器：也是一种设计模式 decorator 核心作用：给不同的函数（方法用），可以增加不同的公用的功能。 装饰器的标志：带@符号的，如： @classmethod @staticmethod 闭包：函数对象+函数部分所需要使用的一个外部变量=函数 返回的整体。 例子1： #函数对象可以做为返回值返回 def pri(): return sum #函数执行后返回了另外一个函数对象sum print(type(pri())) D:\>py -3 a.py <class 'builtin_function_or_method'> 函数对象：就是函数不加()----sum，如果加()就是函数调用----sum() 例子2： #函数的参数可以使用函数对象 def func1(func): return func([1,2,3]) func1(sum) ''' func1(sum) #--->6 #sum->sum([1,2,3]) #pri-->pri([1,2,3])--->不符合函数定义，会报错 ''' 执行结果： D:\>py -3 a.py <class 'builtin_function_or_method'> Traceback (most recent call last): File "a.py", line 11, in <module> func1(pri) File

python 装饰器使用总结 by: 授客 QQ ： 1033553122 测试环境 win10 python 3.5 例1：一个简单的例子 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' def wrapper_method1(func): # func 用于接收被装饰的函数地址 def wrapper(): print( " 执行 wrapper_method1" ) func() # 调用被装饰的函数 return wrapper # 返回方法地址，供执行被装饰函数前调用 @wrapper_method1 # 等同于 wrapper_method1(myfunction) def myfuntion(): print( " 执行 myfunction" ) myfuntion() 运行结果： 执行wrapper_method1 执行myfunction 例2：装饰带参数函数 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' def wrapper_method1(func): def wrapper(name, age): # 这里的参数列表和 myfuntion 参数列表保持一致 print( " 执行

文章目录 生成器 生成器表达式(generator expression) 通过使用yield关键字定义 生成器并行 前戏 高潮 迭代器 迭代器概述 iter()函数 创建迭代器 创建一个迭代器(类) 内置迭代器工具 count无限迭代器 cycle 无限迭代器，从一个有限序列中生成无限序列： itertools的子模块 islice 控制无限迭代器输出的方式 装饰器 高阶函数 嵌套函数 高阶函数+嵌套函数 = 装饰器 类装饰器 带参数的decorator 实例---登录认证 生成器 通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。 要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator： 生成器表达式(generator expression) L = [ x + 1 for x in range ( 10 )

装饰器加载顺序从下至上 执行顺序从上至下 ''' 多层装饰器 ''' def deco1(func): #func=deco2 def wrapper1(*args, **kwargs): '''this is wrapper1''' print('start 1') result = func(*args, **kwargs)# wrapper2() print('end 1') return result return wrapper1def deco2(func):#func=deco1 def wrapper2(*args, **kwargs): '''this is wrapper2''' print('start 2') result = func(*args, **kwargs)# wrapper3() print('end 2') return result return wrapper2def deco3(func):#func=foo def wrapper3(*args, **kwargs): '''this is wrapper3''' print('start 3') result = func(*args, **kwargs)#wrapper1() print('end 3') return result return wrapper3@deco1#

装饰器是一种特殊的函数，它输入一个函数输出一个函数，可用于给一个函数附加一些功能 定义一个打印函数名的装饰器 def print_name(func): def funtion(*args,**kwargs): print(func.__name__) result = func(*args, **kwargs) return result return function 通过@调用 @print_name def func(): pass func() 在上面例子中， func函数本来是空的，现在它每次运行都会打印自身的函数名 一个函数可以有多个装饰器，优先级是离函数越近越先调用 来源： https://www.cnblogs.com/esrevinud/p/11742016.html

目录 计算机基础之编程 计算机组成 计算机操作系统 编程语言分类 网络瓶颈效应 python文件执行的两种方式 变量 常量 变量内存管理 定义变量的三种特征 花式赋值 注释 与用户交互 格式化输出的三种方式 基本运算符 流程控制之if判断 流程控制之while循环 流程控制之for循环 数字类型 字符串 列表 字典 元组 集合 布尔 数据类型分类 解压缩 异常处理 深浅拷贝 字符编码 Pyhton2和3的编码的区别 文件的打开方式 文件的三种打开模式 with管理文件上下文 文件的高级应用 文件的两种修改方式 函数的定义 定义函数的三种方式 函数的返回值 函数的调用 函数的参数 可变长参数 函数对象 函数的嵌套 名称空间和作用域 闭包函数 装饰器 迭代器 生成器 三元表达式 列表推导式 字典生成式 生成器表达式 内置函数 匿名函数 递归 面向过程编程 模块的四种形式 import和from...import 循环导入问题 模块的搜索路径 文件的两种用途 包 time模块 datetime模块 random模块 json模块 pickle模块 os模块 sys模块 hashlib模块 hmac模块 uuid模块 logging模块 numpy模块 pandas模块 matplotlib模块 re模块 typing模块 collections模块 shutil模块 xml模块

带参数的装饰器 装饰器使用过程中，如果需要一个参数来判断装饰器是否启用时，就需要传入一个参数，来判断是否启用。 目前装饰器，传输函数名给外部函数做参数，内部函数参数用做调用函数的参数，无法实现参数的传递。 因此，需要在 加一层嵌套，来实现参数的传入，装饰器最多三层！！！ import time from functools import wraps FLAG = True def out_warpper(flag): def warpper(f): @wraps(f) def w_in(): if flag: print("this is warp!") ret = f() else: ret = f() return ret return w_in return warpper # out_warpper = out_warpper(FLAG) → out_warpper = warpper # func1 = warpper(func1) → func1 = w_in @out_warpper(FLAG) # func1 def func1(): time.sleep(1) print("this is func1") @out_warpper(FLAG) def func2(): time.sleep(1) print("this is func2") func1()

进阶Python：装饰器 前言 前段时间我发了一篇讲解Python调试工具PySnooper的文章，在那篇文章开始一部分我简单的介绍了一下装饰器，文章发出之后有几位同学说"终于了解装饰器的用法了"，可见有不少同学对装饰器感兴趣。但是那篇文章主要的目的是在介绍PySnooper，所以没有太深入的展开讲解装饰器，于是在这里就详细的介绍一些装饰器的使用。 装饰器是Python中非常重要的一个概念，如果你会Python的基本语法，你可以写出能够跑通的代码，但是如果你想写出高效、简洁的代码，我认为离不开这些高级用法，当然也包括本文要讲解的装饰器，就如同前面提到的代码调试神器PySnooper一样，它就是主要通过装饰器调用的方式对Python代码进行调试。 什么是Python装饰器？ 顾名思义，从字面意思就可以理解，它是用来"装饰"Python的工具，使得代码更具有Python简洁的风格。换句话说，它是一种函数的函数，因为装饰器传入的参数就是一个函数，然后通过实现各种功能来对这个函数的功能进行增强。 为什么用装饰器？ 前面提到了，装饰器是通过某种方式来增强函数的功能。当然，我们可以通过很多方式来增强函数的功能，只是装饰器有一个无法替代的优势--简洁。 你只需要在每个函数上方加一个@就可以对这个函数进行增强。 在哪里用装饰器？ 装饰器最大的优势是用于解决重复性的操作，其主要使用的场景有如下几个：

Python 最常见的 170 道面试题全解析：2019 版 引言 最近在刷面试题,所以需要看大量的 Python 相关的面试题，从大量的题目中总结了很多的知识，同时也对一些题目进行拓展了，但是在看了网上的大部分面试题不是很满意，一个是有些部分还是 Python2 的代码，另一个就是回答的很简单，有些关键的题目，也没有点出为什么，最重要的是还有一些复制粘贴根本就跑不通，这种相信大家深有体会吧，这样就导致我们可能需要去找其他人发的类似的教程。难受啊，所以我决定针对市面上大多的 Python 题目做一个分析，同时也希望大家尽可能的做到举一反三，而不是局限于题目本身。大概就这样吧，有你看过的题目也有你没看到过的。 通过本场 Chat，你将获得如下知识点： 掌握 Python 的基础语法 语法常见的 Python 应用场景 掌握 Python 闭包的使用以及装饰器的使用 生成器和迭代器的使用 常见的设计模式的使用 深浅拷贝的区别 线程、进程、协程的使用 了解 Python 中的元编程和反射 常考的数据结构和算法 爬虫相关知识，网络编程基本知识等 所有题目 语言特性 1.谈谈对 Python 和其他语言的区别 2.简述解释型和编译型编程语言 3.Python 的解释器种类以及相关特点？ 4.说说你知道的Python3 和 Python2 之间的区别？ 5.Python3 和 Python2