decorator(装饰器)在python中作用,可以起到代码复用,也可以起到AOP(面向横切面)的作用. 另外很重要的一点应该就是function在python的世界中是作为一等公民存在的. 在python中,loop可以用map来代替,if...else...可以用filter来代替,那么try...except...呢?没有原生支持,那我们就创造一个,此时decorator就闪亮登场了. 下面举一个打开文件的例子来进行说明. 1 def read(file): 2 x = open(f,

看到一篇翻译不错的文章,原文链接: Python Decorator 和函数式编程

一.decorator的作用 装饰器本质上是一个Python函数,可以让其他函数在不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.python里函数也是对象. 它经常用于有切面需求(什么是切面需求?)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. 二.简单的装饰器 之前一篇很潦草的 pyt

Why we need the decorator in python ? Let's see a example: #!/usr/bin/python def fun_1(x): return x*2 def fun_2(x): return x*x*2 if __name__ == '__main__': print 'call fun_1' print fun_1(8) print 'call fun_2' print fun_2(9) We can see more than code

一般来说,装饰器是一个函数,接受一个函数(或者类)作为参数,返回值也是也是一个函数(或者类).首先来看一个简单的例子: # -*- coding: utf-8 -*- def log_cost_time(func): def wrapped(*args, **kwargs): import time begin = time.time() try: return func(*args, **kwargs) finally: print 'func %s cost %s' % (func.__na

python assert 句语格式及用法很简单.通常程序在运行完之后抛出异常,使用assert可以在出现有异常的代码处直接终止运行. 而不用等到程序执行完毕之后抛出异常. python assert的作用 python assert如果发生异常就说明表达示为假.可以理解表示式返回 值为假 时就会触发异常. assert语句的语法格式 assert expression [, arguments] assert 表达式 [, 参数] 附加说明:assert也可以用于多个表达式的: assert

1.编写无参数的decorator Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数,它接收一个函数作为参数,然后,返回一个新函数. 使用 decorator 用Python提供的 @ 语法,这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码. def log(f): def fn(x): print 'call ' + f.__name__ + '()...' return f(x) return fn 对于阶乘函数,@log工作得很好: @log def factor

推荐查看博客:python的修饰器 对于Python的这个@注解语法糖- Syntactic Sugar 来说,当你在用某个@decorator来修饰某个函数func时,如下所示: @decorator def func(): pass 其解释器会解释成下面这样的语句: func = decorator(func) 是的,上面这句话在真实情况下执行了.如果我们执行以下代码: def fuck(fn): print "fuck %s!" % fn.__name__[::-1].upper

问题: 定义了一个新函数 想在运行时动态增加功能 又不想改动函数本身的代码 通过高阶段函数返回一个新函数 def f1(x): return x*2 def new_fn(f): #装饰器函数 def fn(x): print ('call ' + f.__name__ + '()') return f(x) return fn #方法1 g1 = new_fn(f1) print (g1(5)) #方法2 f1 = new_fn(f1) #f1的原始定义函数彻底被隐藏了 print (f1(5

一:没有什么实际意思,就是单纯的理解decorator.使用装饰器完全可以阻止方法中的代码执行. class json_test(object): def __init__(self, *arg, **args): self.name = 'default_name' self.gender = 'default_gender' self.age = self.address = None jt = json_test() class ignore_null_value(object): def

decorator本身是一个函数,这个函数的功能是接受被修饰的函数(decorated)作为参数,返回包装函数(wrapper)替换被修饰函数(decorated). @decorator func 等同于 func = decorator(func).大部分情况下wrapper函数必须要和decorated函数具有相同的参数,这样在wrapper函数中可以执行decorated函数,并增加一些拓展流程.基于此decorator的原则如下: 对于自定义decorator,wrapper函数的参数

decorator make a wrapper function do something before and after the original function. The wrapper function share arguments with original function.@decorator is same with func = decorator(func); decorator receive func and return a wrapper func with s

上一篇文章开始的时候提到 “一般来说,装饰器是一个函数,接受一个函数(或者类)作为参数,返回值也是也是一个函数(或者参数)” 有一般情况,就有特殊情况.第一种特殊情况:装饰器可能也是一个类:第二种特殊情况:装饰器返回的对象的类型不一定等同于被装饰对象的类型.   对于第一种情况,我们知道对于任何callable的对象都可以进行调用(在对象名称后面使用小括号),callable对象的范围就比较广了 (user-defined functions, built-in functions, metho

python装饰器是个对嵌套函数的语法糖 作用是在函数调用方法不变的情况下,将函数包装成另一个函数来使用 ---- import time def sum1(): sum = 1 + 2 print (sum) def timeit(func): def test(): start = time.clock() func() end = time.clock() print func.__name__, ": time used:", end - start return test s

@property广泛应用在类的定义中,可以让调用者写出简短的代码,同时保证对参数进行必要的检查,这样,程序运行时就减少了出错的可能性 下面的链接很好的阐述了@property的概念和应用 http://www.jb51.net/article/65052.htm http://python.jobbole.com/81967/

https://www.zhihu.com/question/31265857 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html 方法装饰器 def decorator(Func): def new_Func(a, b): print 'input:', a, b return Func(a, b) return new_Func @decorator def square_sum(a, b): return a**2 + b

1.Python中的package定义很简单,其层次结构与程序所在目录的层次结构相同, 这一点与Java类似,唯一不同的地方在于,python中的package必须包含一个__init__.py的文件. 2.__ init__.py可以为空,只要它存在,就表明此目录应被作为一个package处理. 当然,__ init__.py中也可以设置相应的内容 3.比如上图中的,sayhello是一个包,里面的.py是模块 test_sayhello和sayhello在同一个目录,调用这个包中的模块的函数

decorator 就是给函数加一层皮,好用! 1 from time import ctime 2 3 def deco(func): 4 def wrappedFunc(*args, **kwargs): 5 print '[%s] %s called' % (ctime(), func.__name__) 6 ret = func(*args, **kwargs) 7 print '[%s] %s call end' % (ctime(), func.__name__) 8 return

昨日内容回顾 僵尸进程与孤儿进程 # 僵尸进程: 所有的进程在运行结束之后并不会立刻销毁(父进程需要获取该进程的资源) # 孤儿进程: 子进程正常运行 但是产生该子进程的父进程意外死亡 # 守护进程: 守护进程的结束取决于被守护的对象的进程何时结束 互斥锁 # 锁: 将并发变成串行 牺牲了效率 但是保证了数据的安全 # 代码: mutex.require() 抢锁 mutux.release() 释放锁 ''' 锁虽然好用 但是不要轻易使用 容易造成死锁现象(今后也不会让我们自己处理锁 但是要理

了解装饰器,要先了解闭包. 1,闭包(closure) 闭包是Python所支持的一种特性,它让在非global scope定义的函数可以引用其外围空间中的变量,这些外围空间中被引用的变量叫做这个函数的环境变量.环境变量和这个非全局函数一起构成了闭包. def outer(x): y = [,,] def inner(): print x print y return inner x = 5 #这个x没有被引用 f = outer() f() print f.__closure__ #函数属性_

快速上手学python 作者:白宁超 2016年10月4日19:59:39 摘要:python语言俨然不算新技术,七八年前甚至更早已有很多人研习,只是没有现在流行罢了.之所以当下如此盛行,我想肯定是多因素造成了,当然市场需求的重要因素.吴军博士对大数据流行的解释与python流行或许有些默契.数据一直以来都存在,只是在历史条件下,由于计算性能和技术发展的原因,与之匹配的数据处理技术还不是很先进,以至于很多数据被我们舍弃了.同样,python语言简洁流畅等多种优点,也会让第一次接触的编程人员痴迷,