流畅的python--装饰器
装饰器:以某种方式增强函数。
两大特性:1、可以将被装饰的函数替换成其他函数。
2、在加载模块时立即执行。
案例1
def make_avarage():
count=0
total=0
def averager(new_value):
count+=1
total+=new_value
return total/count
return averager
这里会报错,averager里面是一个新的 count、total变量
案例2
使用nolocal作用:将变量标记为自由变量,
def make_avarage():
count=0
total=0
def averager(new_value):
nonlocal count,total
count+=1
total+=new_value
return total/count
return averager
案例3
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun May 3 23:27:22 2020 @author: root
""" promos=[]
def promotion(promo_func):
promo.append(promo_func)
return promo_func @promotion
def FidelityPromo(order):
return order.total()*0.05 if order.customer.fidelity>=1000 else 0 @promotion
def BulkItemPromo(order):
discount = 0
for item in order.cart:
if item.quantity>=20:
discount+=item.total()*0.1
return discount @promotion
def LargeOrderPromo(order):
discount_items = {item.product for item in order.cart}
if len(discount_items)>=10:
return order.total()*0.07
return 0 def best_promo(order):
return max(promo(order) for promo in promos)
二、@property:方法伪装属性,方法返回值及属性值,被装饰方法不能有参数,必须实例化后调用,类不能调用
#@ property
#将一个方法伪装成属性,被修饰的特性方法,内部可以实现处理逻辑,但对外提供统一的调用方式,实现一个实例属性的
getter
setter
d elete
三种方法的内部逻辑,具体含义看示
class Data:
def __init__(self):
self.number = 123
@property
def operation(self):
return self.number
@operation.getter
def operation(self):
return self.number
@operation.setter
def operation(self, number):
self.number = number
@operation.deleter
def operation(self):
del self.number
案例1----普通写法
class Student(object):
def get_score(self):
return self._score
def set_score(self,value):
if not isinstance(value,int):
raise ValueError('pppppp')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
Python内置的@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用
案例1----装饰器写法
class Student(object):
@property
def score(self):
return self._score
@score.setter
def score(self, value):
if not isinstance(value, int):
raise ValueError('pppppp')
if value < 0 or value > 100:
raise ValueError('score must between 0 ~ 100!')
self._score = value
s=Student()
s.score=60
s.score=9999
print (s.score)
三、类装饰器:类装饰器使用地方较少,核心是通过复写类的回调方法call.
装饰器应用场景:
1、引入日志
2、函数执行时间统计
3、执行函数前预备处理
执行函数后清理功能
权限校验等场景
缓存
方法:__call__
class Add:
def __init__(self, fn):
print("初始化")
self.num = 44
self.fn = fn
def __call__(self, *args,**kwargs):
print("类装饰器开始工作")
return self.fn(self.num)
@Add
def test(n):
return 4+n
if __name__ == '__main__':
num = test()
print(num)
结果:
<function test at 0x7f95f883bc20>
类装饰器开始工作
44
48
案例1
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 4 22:11:44 2020 @author: root
简单注册表
""" funcs = []
def register(func):
funcs.append(func)
return func @register
def a():
return 3 @register
def b():
return 5 def c():
return 8 # 访问结果
result = [func() for func in funcs]
print(funcs)
print(result) # [<function a at 0x7f95f8837050>, <function b at 0x7f95f8837290>]
# [3, 5]
案例2
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 4 22:14:37 2020
@author: root
注册表隔离(使用类的不同实例)
"""
class Registry(object):
def __init__(self):
self._funcs=[]
def register(self,func):
self._funcs.append(func)
def run_all(self):
return [func() for func in self._funcs]
r1=Registry()
r2=Registry()
@r1.register
def a():
return 3
@r2.register
def b():
return 5
案例3
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 4 22:30:41 2020 @author: root 用户验证
""" from functools import wraps class User(object):
def __init__(self, username, email):
self.username = username
self.email = email class AnonymousUser(object):
def __init__(self):
self.username = self.email = None def __nonzero__(self): # 将对象转换为bool类型时调用
return False def requires_user(func):
@wraps(func)
def inner(user, *args, **kwargs): # 由于第一个参数无法支持self, 该装饰器不支持装饰类
if user and isinstance(user, User):
return func(user, *args, **kwargs)
else:
raise ValueError("非合法用户")
return inner a=User('teddy', '120@163.com')
print (a)
案例3
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 4 22:36:47 2020 @author: root 异常捕获
""" import json
from functools import wraps class Error1(Exception):
def __init__(self, msg):
self.msg = msg
def __str__(self):
return self.msg def json_output(func):
@wraps(func)
def inner(*args, **kwargs):
try:
result = func(*args, **kwargs)
except Error1 as ex:
result = {"status": "error", "msg": str(ex)}
return json.dumps(result)
return inner # 使用方法
@json_output
def error():
raise Error1("该条异常会被捕获并按JSON格式输出")
案例3
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon May 4 22:40:47 2020 @author: root 日志管理
"" import time
import logging
from functools import wraps def logged(func):
@wraps(func)
def inner(*args, **kwargs): # *args可以装饰函数也可以装饰类
start = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
exec_time = time.time() - start
logger = logging.getLoger("func.logged")
logger.warning("{} 调用时间:{:.2} 执行时间:{:.2}s 结果:{}".format(func.__name__, start, exec_time, result))
资源清理#import pymysql class DBConnection(object):
def __init__(self, *args, **kwargs):
self.args,self.kwargs = args, kwargs def __enter__(self):
self.conn = pymysql.connect(*args, **kwargs)
return self.conn.cursor() def __exit__(self, exc_type, exc_instance, trackback):
self.conn.close()
案例来源:https://www.cnblogs.com/superhin/p/11454823.html
流畅的python--装饰器的更多相关文章
- Python装饰器:套层壳我变得更强了
Python装饰器:套层壳我变得更强了 Python装饰器:套层壳我变得更强了 关于作用域和闭包可以聊点什么? 什么是作用域 什么是闭包 装饰器:套层壳我变得更强了 参考资料 昨天阅读了<Pyt ...
- 关于python装饰器
关于python装饰器,不是系统的介绍,只是说一下某些问题 1 首先了解变量作用于非常重要 2 其次要了解闭包 def logger(func): def inner(*args, **kwargs) ...
- python装饰器通俗易懂的解释!
1.python装饰器 刚刚接触python的装饰器,简直懵逼了,直接不懂什么意思啊有木有,自己都忘了走了多少遍Debug,查了多少遍资料,猜有点点开始明白了.总结了一下解释得比较好的,通俗易懂的来说 ...
- Python 装饰器学习
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 # -*- c ...
- python 装饰器修改调整函数参数
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 fo ...
- python 装饰器学习(decorator)
最近看到有个装饰器的例子,没看懂, #!/usr/bin/python class decorator(object): def __init__(self,f): print "initi ...
- Python装饰器详解
python中的装饰器是一个用得非常多的东西,我们可以把一些特定的方法.通用的方法写成一个个装饰器,这就为调用这些方法提供一个非常大的便利,如此提高我们代码的可读性以及简洁性,以及可扩展性. 在学习p ...
- 关于python装饰器(Decorators)最底层理解的一句话
一个decorator只是一个带有一个函数作为参数并返回一个替换函数的闭包. http://www.xxx.com/html/2016/pythonhexinbiancheng_0718/1044.h ...
- Python装饰器由浅入深
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 ...
- Python装饰器与面向切面编程
今天来讨论一下装饰器.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 ...
随机推荐
- go-zero:开箱即用的微服务框架
go-zero 是一个集成了各种工程实践的 Web 和 rpc 框架,它的弹性设计保障了大并发服务端的稳定性,并且已经经过了充分的实战检验. go-zero 在设计时遵循了 "工具大于约定和 ...
- 一、部署监控服务器--安装LNMP环境
1.要求: 本案例要求部署-台Zabbix监控服务器, -台被监控主机,为进一步执行具体的监控任务做准备:1.安装LNMP环境2.源码安装Zabbix3.安装监控端主机,修改基本配置4.初始化Zabb ...
- 前台使用Vue
前台搭建遇到问题 ----前台访问量大 未采用vue 单页面SAP 的方式构建 使用多HTML构建页面 项目构建 vue 2.6 https://cn.vuejs.org/ elementUI htt ...
- Oracle对大表进行delete注意事项
如果对大表进行大量的delete和update,那么可以注意一下如下说明: (1) 查看执行计划,如果说删除的记录很多,走索引的成本会比全表扫描更大,因为更新数据时还需要做一些约束校验和创建index ...
- 迁移Report Server DataBase时遇到的坑
1.项目背景 由于历史原因,公司部分系统的Report是基于SQL Server Report Service搭建的,且Reporting Services 和Report Server DataBa ...
- No serializer found for class com.bean.user and no properties discovered to create BeanSerializer
解决方法: 方法1:将bean目录下的实体类属性由private改为public(不推荐): 方法2:给实体类属性设置setter和getter方法(推荐使用).
- 3、SpringBoot整合之SpringBoot整合JDBC
SpringBoot整合JDBC 一.创建SpringBoot项目 选择Spring Web.JDBC API.MySQL Driver 二.在pom配置文件中修改JDBC版本,导入lombok &l ...
- 7、resync实时备份
sersync+rsync(增量,无差异备份),resync支持多线程,效果比inotify更好,配置思想和inotify很相似 7.1.在备份服务器上安装并配置rsync服务,实现nfs共享目录,可 ...
- elk 日志收集 filebeat 集群搭建 php业务服务日志 nginx日志 json 7.12版本 ELK 解决方案
难的不是技术,难的是业务.熟悉业务流程才是最难的. 其实搜索进来的每一个人的需求不一样,希望你能从我的这篇文章里面收获到. 建议还是看官方文档,更全面一些. 一.背景 1,收集nginx acces ...
- 在docker中使用nginx部署前端项目
前言 部署了三个nginx用于前端项目, 并使用keepalived部署好热备, 所以总共有5个nginx 创建好nginx的文件和配置 根据上面的指令创建好目录 mkdir /home/web/ng ...