将被装饰的函数的一些属性值赋值给 装饰器函数,最终让属性的显示更符合我们的直觉. from functools import wraps def wapper(func): @wraps(func) # 帮助我们设置函数的元信息 def inner(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return inner @wapper def f1(): pass @wapper def f2(): pass print(f1.__name__)…

Python装饰器(decorator)是在程序开发中经常使用到的功能,合理使用装饰器,能让我们的程序如虎添翼. 装饰器的引入 初期及问题的诞生 假如现在在一个公司,有A B C三个业务部门,还有S一个基础服务部门,目前呢,S部门提供了两个函数,供其他部门调用,函数如下: def f1(): print('f1 called') def f2(): print('f2 called') 在初期,其他部门这样调用是没有问题的,随着公司业务的发展,现在S部门需要对函数调用假如权限验证,如果有权限的话…

直接上代码看效果: # 定义一个最简单的装饰器 def user_login_data(f): def wrapper(*args, **kwargs): return f(*args, **kwargs) return wrapper # 用装饰器装饰以下两个函数 @user_login_data def num1(): print("aaa") @user_login_data def num2(): print("bbbb") if __name__ == '…

@wrap修复技术 首先我先说一下wrap的效果 如果没使用@wraps,当A调用了装饰器B的话,即使A.name,返回的会是装饰器B的函数名称,而不是A的函数名称如果使用了@wraps,当A调用了装饰器B的话,A.__name__返回的会是A函数的名称,而不是饰器B的名称,这也即使常说的@wraps是装饰器的修复技术,实际就是修复还原了A的 首先我们看一下普通函数: 普通函数执行结果: 加入装饰器但没有添加修复: 加入装饰器但没有添加修复执行结果: 添加装饰修复技术: 添加装饰修复技术的结果:…

Python 装饰器中的@wraps的作用:    装饰器的作用:    在不改变原有功能代码的基础上,添加额外的功能,如用户验证等    @wraps(view_func)的作用:     不改变使用装饰器原有函数的结构(如__name__, __doc__)    不使用wraps可能出现的ERROR:   view_func...endpoint...map... 如果没使用@wraps,当A调用了装饰器B的话,即使A.name,返回的会是装饰器B的函数名称,而不是A的函数名称如果使用了@…

python装饰器@wraps作用-修复被装饰后的函数名等属性的改变 Python装饰器(decorator)在实现的时候,被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了(函数名等函数属性会发生改变), 为了不影响,Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorator来消除这样的副作用.写一个decorator的时候,最好在实现之前加上functools的wrap, 它能保留原有函数的名称和docstring. 未加@wraps的时候: from functools impor…

函数装饰器(function decorator)可以对函数进行“标注”,给函数提供更多的特性. 在理解装饰器之前需要理解闭包(closure).Python3.0 引入了保留关键字 nonlocal,使用闭包同样也离不开 nonlocal.顺便说一句,闭包除了用在装饰器上,对于异步编程也是很重要的概念. 装饰器(decorator)是一个可调用的装饰函数,它接收另一个函数作为参数. 假设已经定义好了一个装饰器 decorate(decorate 实际上是一个接收函数并且返回函数的函数),那么以…

1.  装饰器的原理以及为什么要使用装饰器 在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为"装饰器"(Decorator). 在不影响原代码结构的情况下为其添加功能 2.  装饰器的基本用法 def test(func): def warpper(*args,**kwargs): print("====start====") func(*args,**kwargs) print("=====end====") return warpper @test…

之前用python简单写了一下斐波那契数列的递归实现(如下),发现运行速度很慢. def fib_direct(n): assert n > 0, 'invalid n' if n < 3: return n else: return fib_direct(n - 1) + fib_direct(n - 2) 然后大致分析了一下fib_direct(5)的递归调用过程,如下图: 住:这里的f(2)调用f(1)仅代表基本操作的次数. 可以看到多次重复调用,因此效率十分低.进一步,可以算出递归算法…

一 装饰器 1.1 函数对象 一 函数是第一类对象,即函数可以当作数据传递 #1 可以被引用 #2 可以当作参数传递 #3 返回值可以是函数 #3 可以当作容器类型的元素 二 利用该特性,优雅的取代多分支的if def foo(): print('foo') def bar(): print('bar') dic={ 'foo':foo, 'bar':bar, } while True: choice=input('>>: ').strip() if choice in dic: dic[ch…