简介 装饰器是可调用的对象,其参数是另一个函数(被装饰的函数). 装饰器可能会处理被装饰的函数,然后把它返回,或者将其替换成另一个函数或可调用对象. 形式 假如有个名为 decorate 的装饰器: @decorate def target(): print('running target()') 上述代码的效果与下述写法一样: def target(): print('running target()') target = decorate(target) 两种写法的最终结果一样:上述两个代码

装饰器1:函数装饰器 装饰器2:类装饰器 装饰器3:进阶 本文是装饰器相关内容的第二篇,关于类装饰器. "类装饰器"有两种解读方式:用来装饰类的装饰器:类作为装饰器装饰其它东西.你如何认为取决于你,两种说法都有出现在其它的文章中.我的文章中是将"类装饰器"解读为第一种方式,即装饰类的东西.而"类作为装饰器装饰其它东西",我都会为其标注"类作为装饰器"或"作为装饰器的类"以避免歧义. 类装饰器的形式 函数装饰

'''''''''类装饰器'''class Test(): def __init__(self,func): print('---初始化---') print('func name is %s'%func.__name__) self.__func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print('---类装饰器中的内容----') self.__func @Test #相当于test = Test(test)def test(): print

1.描述符 #!/usr/bin/python env # coding=utf-8 # 数据描述符__get__ __set__ __delete__ ''' 描述符总结 描述符是可以实现大部分python类特性中的底层魔法,包括@classmethod,@staticmethd,@property甚至是__slots__属性 描述符是很多高级库和框架的重要工具之一,描述符通常是使用到装饰器或者元类的大型框架中的一个组件 注意事项: 一 描述符本身应该定义成新式类,被代理的类也应该是新式类 二

在项目开发中,总会遇到在原代码的基础上添加额外的功能模块,原有的代码也许是很久以前所写,为了添加新功能的代码块,您一般还得重新熟悉源代码,稍微搞清楚一点它的逻辑,这无疑是一件特别头疼的事情．今天我们介绍的python装饰器就能够很好的解决这类问题． 1．闭包函数  闭包比较简单,直接上代码 def _Sum(): num1 = 1 num2 = 2 def count(): num3 = 3 return num1 + num2 + num3 # a: - 外部变量 return count 满

装饰器-初级 在不改变原有函数逻辑功能的基础上,为函数添加新的逻辑功能.使代码可读性更高.结构更加清晰.冗余度更低 简介 """ 闭包: 函数嵌套的格式就是闭包.写装饰器的闭包是外层函数的返回值就是内层函数 装饰器:一种特殊的闭包 加上 语法糖[@语法]组成的 其作用:在不修改原有功能的基础上,为该功能添加其他新的需求.不管在函数中添加多少装饰,函数的名字没有变化 在函数中的使用 装饰器的特殊闭包:在外层函数中声明一个内层函数,外等函数的返回值是内层函数 外层函数的参数是:f

类装饰器装饰类方法 不带参数 from functools import wraps import types class CatchException: def __init__(self,origin_func): wraps(origin_func)(self) def __get__(self, instance, cls): if instance is None: return self else: return types.MethodType(self, instance) #在

回到装饰器上的概念上来,装饰器要求接受一个callable对象,并返回一个callable对象(不太严谨,详见后文). 那么用类来实现也是也可以的.我们可以让类的构造函数__init__()接受一个函数,然后重载__call__()并返回一个函数,也可以达到装饰器函数的效果. 基本类装饰器 class logging(object): def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): p

总结: 类装饰器, 本质是一个函数,输入一个类,返回一个类 Case 1 啥都没做 def deco(in_class): return in_class @deco class Cat: def __init__(self,age): print "flag1" self.age = age print "flag11" def display(self): print "flag2" print(self.age) print "f

# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan # 带参数的类装饰器(和不带参数的类装饰器有很大的不同) # 类装饰器的实现,必须实现__call__和__init__两个内置函数. # __init__:不再接收被装饰函数,而是接收传入参数: # __call__:接收被装饰函数,实现装饰逻辑 class logger(object): def __init__(self, level='INFO'): self.level = level def __cal

/* 装饰器:装饰器是一种特殊类型的声明,它能够被附加到类声明,方法,属性或参数上,可以修改类的行为. 通俗的讲装饰器就是一个方法,可以注入到类.方法.属性参数上来扩展类.属性.方法.参数的功能. 常见的装饰器有:类装饰器.属性装饰器.方法装饰器.参数装饰器 装饰器的写法:普通装饰器(无法传参) . 装饰器工厂(可传参) 装饰器是过去几年中js最大的成就之一,已是Es7的标准特性之一 */ //1.类装饰器:类装饰器在类声明之前被声明(紧靠着类声明). 类装饰器应用于类构造函数,可以用来监视,修

# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan # 不带参数的类装饰器 # 类装饰器的实现,必须实现__call__和__init__两个内置函数. # __init__:接收被装饰函数:__call__:实现装饰逻辑 class logger(object): def __init__(self, func): self.func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print('[INFO]: the fu

函数装饰器 简单装饰器 def my_decorator(func): def wrapper(): print('wrapper of decorator') func() return wrapper def greet(): print('hello world') greet = my_decorator(greet) greet() # 输出 # wrapper of decorator # hello world 上述代码在 Python 中有更简单.更优雅的表示: def my_d

一.编码总结 """python2 文件存储默认是ascii方式,启动加#coding:utf8就是文件以utf8方式打开.否则就是以ascii.变量则是str. 例子: name='中国' print(name.decode('utf-8').encode('gbk')) #name.decode('utf-8') 意思是:name是UTF8格式先解码成Unicode.注意utf-8这里的意思,原字符(name)是utf8. #encode('gbk') 意思是:转码成gb

我们都知道python的函数有装饰器,那么类也有装饰器吗?有的,为什么没有呢,来看下代码吧 def out(args): def inner(cls): cls._args = args return cls return inner class Student: pass print(Student.__dict__) Student.name = "ALICE" print(Student.__dict__) ###来看下执行结果### {'__module__': '__main

上一篇中我对学习过程中的装饰器进行了总结和整理,这一节简单整理下类装饰器 1.类中的__call__方法: 我们在定义好一个类后,实例化出一个对象,如果对这个对象以直接在后边加括号的方式进行调用,程序就会报错.也就是在类中这种做法是错误的: 而,如果一个类中写入了__call__方法,当我问在对实例对象以括号的方式进行调用时,__call__方法中的语句就会被执行,代码如下: import time # 定义一个Time类 class Time(object): def __init__(sel

根据调用的函数名和调用的参数,对函数的结果进行缓存,下次执行的时候就不用重复计算   可以用装饰器来实现   import time import hashlib import pickle cache = {} def is_obsolete(entry,duration): d = time.time()-entry['time'] return d>duration def compute_key(function,args,kwargs): key = pickle.dumps((fun

python装饰器的作用就是在不改变原有函数结构的情况下给该函数增加一个新功能,就是不入侵到原来函数里面修改代码给其增加一个新功能 先看代码 def out(fn): def inner(*args, **kwargs): print("这个是个装饰器,是用来装饰其他函数用的") ret = fn(*args, **kwargs) print("******************") return ret return inner 上面是个装饰器函数 下面是被装饰

class LazyProperty: ''' hello,我是非数据描述符(没有定义__set__,不然是大哥数据描述符了--!) ''' def __init__(self, func): print('>>>>>>>>>>这是LazyProperty的初始化方法__init__') # print(func) # print(func.__name__) self.func = func def __get__(self, instance