装饰器

1.1 开放封闭原则

开放封闭原则具体定义是这样:

1.对扩展是开放的

我们说,任何一个程序,不可能在设计之初就已经想好了所有的功能并且未来不做任何更新和修改。所以我们必须允许代码扩展、添加新功能。

2.对修改是封闭的

因为我们写的一个函数,很有可能已经交付给其他人使用了,如果这个时候我们对函数内部进行修改,或者修改了函数的调用方式,很有可能影响其他已经在使用该函数的用户。

定义:在不改变原被装饰的函数的源代码以及调用方式下,为其添加额外的功能。

实现真正的开放封闭原则:装饰器。

运用闭包原理:

import time
def index():
    time.sleep(2)  # 模拟一下网络延迟以及代码的效率
    print('这是一个主页')

def access_index(name):
    time.sleep(3)  # 模拟一下网络延迟以及代码的效率
    print(f'欢迎访问{name}主页')

套一层最外面的函数timer,然后将里面的inner函数名作为最外面的函数的返回值

def timer(func):  # func = index
    def inner():
        start_time = time.time()
        func()
        end_time = time.time()
        print(f'此函数的执行效率为{end_time-start_time}')
    return inner
# f = timer(index)
# f()

我们分析一下代码,代码执行到这一行:f = timer(index) 先执行谁?看见一个等号先要执行等号右边, timer(index) 执行timer函数将index函数名传给了func形参。内层函数inner执行么?不执行,inner函数返回 给f变量。所以我们执行f() 就相当于执行inner闭包函数。 f(),这样既测试效率又执行了原函数,有没有问题?当然有啦!!我们要解决原函数执行方式不改变的问题,怎么做? 所以你可以把 f 换成 index变量就完美了! index = timer(index) 特别要注意 函数外面的index实际是inner函数的内存地址而不是index函数。这个timer就是最简单版本装饰器,在不改变原index函数的源码以及调用方式前提下,为其增加了额外的功能,测试执行效率。

1.2标准版装饰器

def wrapper(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        '''执行被装饰函数之前的操作'''
        ret = func(*args,**kwargs)
        '''执行被装饰函数之后的操作'''
        return ret
    return inner
import time
def wrapper(f):
    def inner(*args,**kwargs):
        start = time.time()     #调用函数之前的操作
        f(*args,**kwargs)
        end = time.time()
        print(end - start)  #调用函数之后的操作
    return inner

def func(*args,**kwargs):
    time.sleep(0.5)
    print(f"{args[0]}暴打{args[1]}页面!")

func = wrapper(func)
func("章超印","煞笔周道镕")

语法糖:@xxx

import time
def wrapper(f):
    def inner(*args,**kwargs):
        start = time.time()     #调用函数之前的操作
        f(*args,**kwargs)
        end = time.time()
        print(end - start)  #调用函数之后的操作
    return inner

@wapper     # 等于 func = wapper(func)
def func(*args,**kwargs):
    time.sleep(0.5)
    print(f"{args[0]}暴打{args[1]}页面!")

# func = wapper(func)
func("章超印","煞笔周道镕")

带参数的装饰器:

在装饰器的基础上再套一层

你现在要完成的就是你的装饰器要分情况去判断账号和密码,不同的函数用的账号和密码来源不同。 但是你之前写的装饰器只能接受一个参数就是函数名,所以你写一个可以接受参数的装饰器。

dic = {
    "flag":False,
    "username":None

}
msg ="""
QQ
微信
抖音
邮箱
>>>
"""
choose = input(msg).upper()
def auth(argv):
    def wrapper(func):
        def inner(*args, **kwargs):
            if dic["flag"]:
                foo(*args, **kwargs)
            else:
                if argv == "QQ":
                    print("欢迎来到QQ!")
                    user = input("username:")
                    pwd = input("password:")
                    if user == "zcy1" and pwd == "123":
                        dic["flag"] = True
                        dic["username"] = user
                elif argv == "微信":
                    print("欢迎来到微信!")
                    user = input("username:")
                    pwd = input("password:")
                    if user == "zcy2" and pwd == "1234":
                        dic["flag"] = True
                        dic["username"] = user
                elif argv == "抖音":
                    print("欢迎来到抖音!")
                    user = input("username:")
                    pwd = input("password:")
                    if user == "zcy3" and pwd == "12345":
                        dic["flag"] = True
                        dic["username"] = user
                else:
                    print("欢迎来到邮箱!")
                    user = input("username:")
                    pwd = input("password:")
                    if user == "zcy4" and pwd == "123456":
                        dic["flag"] = True
                        dic["username"] = user
            ret = func(*args, **kwargs)
            return ret
        return inner
    return wrapper

@auth(choose)
# wrapper = auth(choose)
# foo = wrapper()
def foo():
    return "我不管,章超印超帅!"

# @auth(choose)  等于下面的两行
# wrapper = auth(choose)
# foo = wrapper()
print(foo())

@auth('choose') :分两步:

第一步先执行auth('choose')函数,得到返回值wrapper

第二步@与wrapper结合,形成装饰器@wrapper然后在依次执行。

这样就是带参数的装饰器,参数可以传入多个

2.多个装饰器装饰一个函数

被装饰的函数正上方有多个装饰器,先执行离被装饰函数最近的装饰器

我们现在知道标准装饰器和带参数的装饰器,我们来看看多个装饰器装饰一个函数:

def wrapper1(func):
    def inner1(*args,**kwargs):
        print("这是装饰器一开始")
        func(*args,**kwargs)
        print("这是装饰器一结束")
    return inner1

def wrapper2(func):
    def inner2(*args,**kwargs):
        print("这是装饰器二开始")
        func(*args,**kwargs)
        print("这是装饰器二结束")
    return inner2

@wrapper1
@wrapper2
def func():
    print("这是被装饰的函数")

func()

大家来推断一下,这个的打印结果

这是装饰器一开始
这是装饰器二开始
这是被装饰的函数
这是装饰器二结束
这是装饰器一结束
 先执行离被装饰的函数最近的语法糖
# 小技巧:进入装饰器从上往下,走到最会一个装饰器执行被装饰的函数,退出装饰器从下往上走

百万年薪python之路 -- 装饰器的更多相关文章

  1. 百万年薪python之路 -- 装饰器进阶

    本文链接:https://blog.csdn.net/xiemanR/article/details/72510885 一:函数装饰函数 def wrapFun(func): def inner(a, ...

  2. python之路--装饰器

    二 .通用装饰器的写法 python里面的动态代理. 存在的意义: 在不破坏原有的函数和原有函数的调用基础上,给函数添加新的功能 def wrapper(fn): # fn是目标函数. def inn ...

  3. python之路——装饰器函数

    阅读目录 楔子 装饰器的形成过程 开放封闭原则 谈装饰器主要功能和装饰器固定结构 带参数的装饰器 多个装饰器装饰一个函数 返回顶部 楔子 作为一个会写函数的python开发,我们从今天开始要去公司上班 ...

  4. 百万年薪python之路 -- 面向对象之所有属性及方法

    1.私有成员公有成员 1.1 类的私有属性 # class A: # # name = '周道镕' # __name = 'zdr' # 私有类的属性 # # def func(self): # pr ...

  5. 百万年薪python之路 -- 软件的开发规范

    一. 软件的开发规范 什么是开发规范?为什么要有开发规范呢? 你现在包括之前写的一些程序,所谓的'项目',都是在一个py文件下完成的,代码量撑死也就几百行,你认为没问题,挺好.但是真正的后端开发的项目 ...

  6. python之路---装饰器函数

    阅读目录 楔子 装饰器的形成过程 开放封闭原则 谈装饰器主要功能和装饰器固定结构 带参数的装饰器 多个装饰器装饰一个函数 返回顶部 楔子 作为一个会写函数的python开发,我们从今天开始要去公司上班 ...

  7. 百万年薪python之路 -- 闭包

    2.闭包 闭包的定义: 闭包是嵌套在函数中的函数. 闭包必须是内层函数对外层函数的变量(非全局变量)的引用. 一句话定义就是:在嵌套函数内,对非全局变量 (且不是本层的变量)的引用 如何判断判断闭包? ...

  8. 百万年薪python之路 -- 前端CSS样式

    CSS样式 控制高度和宽度 width宽度 height高度 块级标签能设置高度和宽度,而内联标签不能设置高度和宽度,内联标签的高度宽度由标签内部的内容来决定. 示例: <!DOCTYPE ht ...

  9. 百万年薪python之路 -- 面向对象之 反射,双下方法

    面向对象之 反射,双下方法 1. 反射 计算机科学领域主要是指程序可以访问.检测和修改它本身状态或行为的一种能力(自省) python面向对象中的反射:通过字符串的形式操作对象相关的属性.python ...

随机推荐

  1. 【带着canvas去流浪(14)】Three.js中凹浮雕模型的生成方式

    目录 一. 方案1:ThreeBSP.js或ThreeCSG.js扩展库 二. 方案2:平面镂空模型拉伸 三. 方案3:Cinema 4D建模后输出模型文件 示例代码托管在:http://www.gi ...

  2. C++基础之动态内存

    C++支持动态分配对象,它的生命周期与它们在哪里创建无关,只有当显示的被释放时,这些对象才会被销毁.分配在静态或栈内存中的对象由编译器自动创建和销毁. new在动态内存中为对象分配空间并返回一个指向该 ...

  3. 03爬虫-requests模块基础(1)

    requests模块基础 什么是requests模块 requests模块是python中原生基于网络模拟浏览器发送请求模块.功能强大,用法简洁高效. 为什么要是用requests模块 用以前的url ...

  4. 规模、性能、弹性全面升级,让天下没有难用的 K8s

    作者 | 汤志敏 阿里云容器服务开发负责人 Kubernetes 是云原生时代的基础设施.云上的分布式操作系统. 9 月 26 日云栖大会容器专场,在<拐点已至,云原生引领数字化转型升级> ...

  5. OpenGL在ubuntu下的成功配置

    sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install libgl1-mesa-dev sudo a ...

  6. Redis连接池-Java代码

    1.JedisUtil类 2.测试类 3.测试日志(模拟出现竞争情况) import org.apache.log4j.Logger; import redis.clients.jedis.Jedis ...

  7. java递归求八皇后问题解法

    八皇后问题 八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例.该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处 ...

  8. python selenium模拟登陆qq空间

    不多说.直接上代码 from selenium import webdriver driver = webdriver.Chrome() driver.get('http://qzone.qq.com ...

  9. golang 你所不知道的 log 和 fmt

    直接点说,就是由于fmt 是线程不安全的, 如果你在多协程场景下使用fmt打印信息可能会得到乱序的结果 就是说 不按代码里的顺序打印. 下面看示例 代码示例 golang fmt 多线程 乱序: fu ...

  10. Android_基于监听的事件处理机制

    一.引言 在经过几天的学习之后, 首先熟悉了几大基本布局以及一些常用控件的使用方法,目前正在学习如何实现一个基本的登录注册界面及其功能,而实现功能就需要我们采用事件处理机制来进行调用事件处理方法.以下 ...