#带参数的装饰器 #500个函数 # import time # FLAGE = False # def timmer_out(flag): # def timmer(func): # def inner(*args,**kwargs): # if flag: # start = time.time() # ret = func(*args,**kwargs) # end = time.time() # print(end-start) # return ret # else: # ret =

装饰器 装饰器是函数,只不过该函数可以具有特殊的含义,装饰器用来装饰函数或类,使用装饰器可以在函数执行前和执行后添加相应操作. def wrapper(func): def result(): print 'before' func() print 'after' return result @wrapper def foo(): print 'foo' import functools def wrapper(func): @functools.wraps(func) def wrapper(

一,迭代器 1.迭代器  (1)迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,知道所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退.  (2)对于原生支持随机访问的数据结构(如tuple.list),迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势,反而丢失了索引值(可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值).但对于无法随机访问的数据结构(比如set)而言,迭代器是唯一的访问元素的方式.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭

Python中利用函数装饰器实现备忘功能 这篇文章主要介绍了Python中利用函数装饰器实现备忘功能,同时还降到了利用装饰器来检查函数的递归.确保参数传递的正确,需要的朋友可以参考下   "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种

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

title: Python 装饰器装饰类中的方法 comments: true date: 2017-04-17 20:44:31 tags: ['Python', 'Decorate'] category: ['Python'] --- 目前在中文网上能搜索到的绝大部分关于装饰器的教程,都在讲如何装饰一个普通的函数.本文介绍如何使用Python的装饰器装饰一个类的方法,同时在装饰器函数中调用类里面的其他方法.本文以捕获一个方法的异常为例来进行说明. 有一个类Test, 它的结构如下: clas

内容概要: 一.装饰器前期知识储备 1.python解释函数代码过程: python解释器从上往下顺序解释代码,碰到函数的定义代码块不会立即执行它,而是将其放在内存中,等到该函数被调用时,才执行其内部的代码块. 2.函数即"变量": 函数的使用分为,函数的定义和函数的调用,调用方式是为函数名后加括号(函数名存放的是内存地址)类似于变量的使用(先定义,后使用).可以用一个很形象的列子比喻,函数体相当于一个房间里的工具,函数名相当于门牌号(内存地址). 示列: #/usr/bin/env

python闭包与装饰器 闭包 在函数内部定义的函数包含对外部的作用域,而不是全局作用域名字的引用,这样的函数叫做闭包函数. 示例: #---------------------------------- name='tom' def func(): name='jack' def bar(): print(name) return bar f = func() # f = bar f() # 调用bar() #输出结果: jack 上述代码运行结果打印的是jack而不是tom,bar这个函数就

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

python装饰器的定义:在代码运行期间在不改变原函数定义的基础上,动态给该函数增加功能的方式称之为装饰器(Decorator) 装饰器的优点和用途: 1. 抽离出大量函数中与函数功能本身无关的的雷同代码并继续重用.2. 使用装饰器可以将函数“修饰”为完全不同的行为,可以有效的将业务逻辑正交分解,如用于将权限与身份验证从业务中独立出来.3. 如果一个函数需要一个功能,且这个功能可以被使用在很多函数上,或是函数并不是自己实现,那可以写个装饰器来实现这些功能.概况来说,装饰器的作用就是为已经存在的对

python装饰器函数 1.装饰器函数引导 功能:计算函数执行时长 import time """ 方式一: 函数首位添加时间,差值就是函数执行时间 缺点:每个函数都要加上,工作量大 """ def f1(): start_time = time.time() print("f1 excute") end_time = time.time() print(end_time-start_time) f1() import tim

python的装饰器本质是函数,为了不改变装饰目标函数内部代码而增加额外功能而存在 一.一般装饰函数实例: import datetime def func_name(func):#定义一个装饰函数,接受一个函数对象作为参数(也就是被装饰的函数) def wrap():#包装函数 print("Function name:%s"%(func.__name__)) func() #执行目标函数 return wrap #返回包装函数 @func_name #等于 func_time =

1,函数作用域 这种情况可以顺利执行: total = 0 def run(): print(total) 这种情况会报错: total = 0 def run(): print(total) total = 1 这种情况也会报错: total = 0 def run(): total += 1 # 等效total = total + 1 原因是函数内部对total有定义后,解释器会认为total是局部变量,但是内部执行时,却发现total还没定义. 解决办法是将total声明为全局变量: to

一.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问集合中的某个值 ,只能从头到尾依次访问 访问到一半时不能往回退 便于

前言:在Python中,闭包是一种非常有用的功能!它通常与装饰器一起搭配使用,可以在不改变被装饰函数的功能的基础上,完成更多的功能.如权限认证. 一.如何定义闭包 1.闭包就是两个嵌套的函数,外层函数返回内层函数的引用,而且外层函数必须携带参数!为什么外层函数必须要有参数呢?可以思考一下! 基本格式如下: def outer_fun(func): def inner_fun(): pass return inner_fun 2.与普通函数的区别: 闭包的外层函数的变量可以在内存中保存着,有点像类

讲 Python 装饰器前,我想先举个例子,虽有点污,但跟装饰器这个话题很贴切. 每个人都有的内裤主要功能是用来遮羞,但是到了冬天它没法为我们防风御寒,咋办?我们想到的一个办法就是把内裤改造一下,让它变得更厚更长,这样一来,它不仅有遮羞功能,还能提供保暖,不过有个问题,这个内裤被我们改造成了长裤后,虽然还有遮羞功能,但本质上它不再是一条真正的内裤了.于是聪明的人们发明长裤,在不影响内裤的前提下,直接把长裤套在了内裤外面,这样内裤还是内裤,有了长裤后宝宝再也不冷了.装饰器就像我们这里说的长裤,在不

转载:http://python.jobbole.com/81683/ 呵呵!作为一名教python的老师,我发现学生们基本上一开始很难搞定python的装饰器,也许因为装饰器确实很难懂.搞定装饰器需要你了解一些函数式编程的概念,当然还有理解在python中定义和调用函数相关语法的一些特点. 我没法让装饰器变得简单,但是通过一步步的剖析,我也许能够让你在理解装饰器的时候更自信一点.因为装饰器很复杂,这篇文章将会很长(自己都说很长,还敢这么多废话blablabla前戏就不继续翻译直接省略了) 1.

面向对象编程 面向过程:根据业务逻辑从上到下写代码 面向对象:将数据与函数绑定到一起,进行封装,这样能够更快速的开发程序,减少了重复代码的重写过程 面向对象编程(Object Oriented Programming-OOP) 是一种解决软件复用的设计和编程方法. 这种方法把软件系统中相近相似的操作逻辑和操作 应用数据.状态,以类的型式描述出来,以对象实例的形式在软件系统中复用,以达到提高软件开发效率的作用. 面向对象技术简介 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合.它定义

1 装饰器 1.1装饰器定义 在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator). 1.2 装饰器分类 装饰器:函数装饰器,类装饰器,函数的装饰器,类的装饰器 装饰器:函数装饰函数,函数装饰类,类装饰函数,类装饰类(两者不是一一对应关系,其实我也不知道他们之间是什么样的对应关系) 一般而言,主要应用的是函数装饰函数 1.3 装饰器本质 本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数. 在面向对象(OOP)的设计模式中,decorator被称为装饰模式.OOP的装饰模式

装饰器 装饰器是用来处理其他函数的函数,主要作用是在不修改原有函数的情况下添加新的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象. 简单的装饰器 import time def show_time(f): def inner(): start = time.time() f() end = time.time() print('time: %s'%(end-start)) return inner @show_time def fun1(): print('hello') time.sleep(1) fu

前言 python内部有许多内建装饰器,它们都有特别的功能,下面对其归纳一下. 系列文章 python设计模式之单例模式(一) python设计模式之常用创建模式总结(二) python设计模式之装饰器详解(三) python设计模式之内置装饰器使用(四) python设计模式之迭代器与生成器详解(五) python自带装饰器 staticmethod staticmethod装饰器的功能是去除类的方法默认第一个参数是类的实例,使得该方法成为一个普通的函数,staticmethod是一个类,属于