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functools定义别名装饰器
2024-08-24
【Python】functools.wraps定义函数装饰器
第一次见到functools.wraps是在 Flask Web开发 中,一直不明白怎么回事. 装饰器(decorator)是干嘛的?对于受到封装的原函数来说,装饰器能够在那个函数执行前或者执行后分别运行一些代码,使得可以再装饰器里面访问并修改原函数的参数以及返回值,以实现约束定义.调试程序.注册函数等目标.装饰器一般返回一个包装器(wrapper),而functools.wraps就是装饰包装器的装饰器. 先来看一个不使用functools.wraps的装饰器例子. def tracer(fu
探究functools模块wraps装饰器的用途
<A Byte of Python>17.8节讲decorator的时候,用到了functools模块中的一个装饰器:wraps.因为之前没有接触过这个装饰器,所以特地研究了一下. 何谓“装饰器”? <A Byte of Python>中这样讲: “Decorators are a shortcut to applying wrapper functions. This is helpful to “wrap” functionality with the same code ov
typescript装饰器定义 类装饰器 属性装饰器 装饰器工厂
/* 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
functools内置装饰器
def update_wrapper(wrapper, wrapped, assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated = WRAPPER_UPDATES): def wraps(wrapped, assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated = WRAPPER_UPDATES): def total_ordering(cls): 用于自动实现类的比较运算.我们只需要在类中实现 __eq__() 方法和以下方法中的任意一个 __
python functools.wraps装饰器模块
# -*-coding=utf-8 -*-#实现一个函数执行后计算执行时间的功能 __author__ = 'piay' import time, functools def foo(): ''' 定义一个普通函数 :return: ''' print 'this is foo' foo() ''' 这里如果我们需要查看函数执行时间,修改为: ''' def foo1(): start_time = time.clock() print 'this is foo1' end_time = tim
关于functools模块的wraps装饰器用途
测试环境:Python3.6.2 + win10 + Pycharm2017.3 装饰器之functools模块的wraps的用途: 首先我们先写一个装饰器 # 探索functools模块wraps装饰器的用途 from functools import wraps def trace(func): """ 装饰器 """ # @wraps(func) def callf(*args, **kwargs): """
第7.27节 Python案例详解: @property装饰器定义属性访问方法getter、setter、deleter
上节详细介绍了利用@property装饰器定义属性的语法,本节通过具体案例来进一步说明. 一. 案例说明 本节的案例是定义Rectangle(长方形)类,为了说明问题,除构造函数外,其他方法都只定义了长度属性的操作.包括三个完整的装饰器,如果大家想试一下少一个操作方法的装饰器,可以直接把对应装饰器去除即可. 二. 案例代码 1. 定义类Rectangle class Rectangle(): def __init__(self,length,width): self.w
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python装饰器之前我们先看看这样一个例子: 一.作用域 # coding:utf-8 msg = 'hello test1' def add(): msg = 'this is add' print msg #当执行add()时将打印'this is add' def add2(): print
理解Python装饰器
装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.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与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 先来看一个简单例子: def foo(): print('i am foo') 现在有一个新的需求,希望可以记录下
【转】详解Python的装饰器
原文链接:http://python.jobbole.com/86717/ Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎,不管你跨不跨过去它都在那里. 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数. def say_hello(): print "hello!" def say_goodbye(): print "hello!" # bug here if __name__ == '__main__':
Python_Day_5装饰器、字符串格式化、序列化、内置模块、生成器、迭代器之篇
一.装饰器 为什么要用装饰器??? 在实际的开发环境中应遵循开发封闭原则,虽然在这个原则是用的面向对象开发,但也适用于函数式编程,简单地说,它规定已经实现的功能代码不是允许修改的,但是可以被扩展: 封闭:已实现的功能代码块 开发:对扩展开发 装饰器功能: 1)自动执行装饰器下面的函数,并将被装饰器函数的函数名当做参数传递给装饰器函数 2)装饰器函数的返回值,重新赋值给被装饰函数 #装饰器格式:@+函数名 #装饰器格式:@+函数名 def outer(func): def inner(arg):
Day04 - Python 迭代器、装饰器、软件开发规范
1. 列表生成式 实现对列表中每个数值都加一 第一种,使用for循环,取列表中的值,值加一后,添加到一空列表中,并将新列表赋值给原列表 >>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> b = [] >>> for i in a: ... b.append(i + 1) ... >>> a = b >>> a [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 第二种,
python_装饰器_语法糖
什么是高阶函数? -- 把函数名当做参数传给另外一个函数,在另外一个函数中通过参数调用执行 #!/usr/bin/python3 __author__ = 'beimenchuixue' __blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/' def func_x(x): return x * 2 def func_y(y): return y * 3 def func_z(x, y): # 等价于 return func_x(5) + func_y(3) r
Python 中的装饰器
说到装饰器是我们每个学Python人中的心痛. 装饰器作用:是用来装饰其他函数的,为其他函数添加新功能. 原则:1.不能改变被修饰函数的源代码. 2.不能修改被修饰函数的调用方式. 学装饰器前还需要了解的东西: 返回值(return): return 语句是可选的,它可以定义在函数体的任意位置表示函数调用到此结束.如果没有return语句输出的是none,如果有return语句但是return后没有跟东西,也是返回的是none. 注意:(1)要想看到return后边的值,需要打印出来print(
Python函数篇:装饰器
装饰器本质上是一个函数,该函数用来处理其他函数,它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等应用场景.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与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 严格来说,装饰器只是语法糖,装饰器是可调用的对象,可以像常规的可调用对象那样调用,特殊的地方是装饰器的参数是一
Python带参数的装饰器
在装饰器函数里传入参数 # -*- coding: utf-8 -*- # 2017/12/2 21:38 # 这不是什么黑魔法,你只需要让包装器传递参数: def a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate): def a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2): print("I got args! Look:", arg1, arg2) function_to_decorate(ar
flask框架-decorator装饰器
调用包: from functools import wraps 装饰器其实就是一个函数:参数是一个函数,返回值是一个函数 1.装饰器使用是通过@符号,在函数的上面 2.装饰器中定义的函数,要使用*args,**kwargs两对兄弟组合,并且在这个函数中执行原始函数的 时候也要把*args,**kwargs传进去 3.需要使用functools.wraps在装饰器的函数上,把传进来的函数进行包裹,这个不会丢失原始函数 的__name__等属性 def my_log(func): @wraps(f
Python进阶内容(二)--- 装饰器
谈装饰器前,需要明白一件事,Python 中的函数和 Java.C++不太一样,Python 中的函数可以像普通变量一样当做参数传递给另外一个函数,例如: def foo(): print("foo") def bar(func): func() bar(foo) 正式回到我们的主题.装饰器本质上是一个 Python 函数或类,它可以让其他函数或类在不需要做任何代码修改的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数/类对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处
python_语法糖_装饰器
什么是高阶函数? -- 把函数名当做参数传给另外一个函数,在另外一个函数中通过参数调用执行 #!/usr/bin/python3 __author__ = 'beimenchuixue' __blog__ = 'http://www.cnblogs.com/2bjiujiu/' def func_x(x): return x * 2 def func_y(y): return y * 3 def func_z(x, y): # 等价于 return func_x(5) + func_y(3) r
python函数式编程之装饰器(一)
1.开放封闭原则 简单来说,就是对扩展开放,对修改封闭 在面向对象的编程方式中,经常会定义各种函数. 一个函数的使用分为定义阶段和使用阶段,一个函数定义完成以后,可能会在很多位置被调用 这意味着如果函数的定义阶段代码被修改,受到影响的地方就会有很多,此时很容易因为一个小地方的修改而影响整套系统的崩溃, 所以对于现代程序开发行业来说,一套系统一旦上线,系统的源代码就一定不能够再改动了. 然而一套系统上线以后,随着用户数量的不断增加,一定会为一套系统扩展添加新的功能. 此时,又不能修改原有系统的源代
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