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python装饰器学习的时候有两点需要注意一下 1,被装饰器装饰的函数取其func.__name__和func.func_doc的时候得到的不是被修饰函数的相关信息而是装饰器wrapper函数的docstring和名字 对此我们使用functools这个模块添加一行函数即可 @functools.wraps(f)def check_id_admin(f): '''检查是否为admin''' # 使得__name__和func_doc能够获得函数原有的docstring和函数名而不是装饰器相关的

# 第二步:扩展函数的功能(不能修改原函数) # 用于扩展基本函数的函数 # 把一个函数(eat函数)作为一个整体传给另外一个函数(kuozhan函数) # 这个函数(kuozhan函数)用形参func收到了eat函数,收到之后在中间 # 调用eat函数,并且在前面后面扩展功能 def kuozhan(func): # 扩展功能1 print('饭前要洗手') # 调用基本函数 func() # 扩展功能2 print('饭后溜一圈') # 这里需要有返回值才能传给eat # 基本函数 def

本章内容: 装饰器 迭代器 & 生成器 re 正则表达式 字符串格式化 装饰器 装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等.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函数中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. 先定义一个基本的装饰器: ########## 基本装饰器 ########## def orter(func): #定义装饰器 def inner

boost.python笔记 标签: boost.python,python, C++ 简介 Boost.python是什么? 它是boost库的一部分,随boost一起安装,用来实现C++和Python代码的交互. 使用Boost.python有什么特点? 不需要修改原有的C++代码,支持比较丰富的C++特性.不会生成额外的python代码(像SWIG那样),但是需要写一部分C++的封装代码. 我只用到了其功能的一部分,把C/C++实现的功能封装为可供python直接调用的.so库.具体场景是

简介 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,我们也称之为AOP(面向切面编程) 原理 实现装饰器的最主要的原因是python中一切皆为对象,我们会把方法看做一个对

一.递归知识 函数迭套执行,逐层执行之后,满足某个条件之后就会停止执行,将return值返回上层的函数,上层函数再逐层返回,最终返回给最初始函数. 递归在斐波那契数列的应用[斐波那契数列特点:前两个数字相加之和等于下一个数字] 例一.打印出小于10000的斐波那契数列 def f(a1,a2): if a1 > 10000: return print(a1) a3 = a1 + a2 f(a2,a3) res = f(0,1) print(res) 例二.获得斐波那契数列第10个数字 def f

Python的高级应用(一) 本章内容: 内置函数 生成器 迭代器 装饰器 JSON和PICKLE的简单用法 软件目录结构规范 一.内置函数 1.数学运算类 abs(x) 求绝对值1.参数可以是整型,也可以是复数2.若参数是复数,则返回复数的模 complex([real[, imag]]) 创建一个复数 divmod(a, b) 分别取商和余数注意:整型.浮点型都可以 float([x]) 将一个字符串或数转换为浮点数.如果无参数将返回0.0 int([x[, base]])  将一个字符转换

装饰器 了解一点:写代码要遵循开发封闭原则,虽然这个原则是面向对象开发,但也适用于函数式编程,简单的来说,就是已经实现的功能代码不允许被修改但 可以被扩展即: 封闭:已实现功能的代码块 开发:对扩张开发 #需求对一个现有基础功能函数每个要加上打印一条日志 #用装饰器实现如下: #def outer():              #通常的做法是在定义一个新的函数,将函数加入到需要调用的函数体内# print ('log') def outer(func): #定义装饰器函数 def inter(

1 模块简介 functools,用于高阶函数:指那些作用于函数或者返回其它函数的函数,通常只要是可以被当做函数调用的对象就是这个模块的目标. 在Python 2.7 中具备如下方法, cmp_to_key,将一个比较函数转换关键字函数: partial,针对函数起作用,并且是部分的: reduce,与python内置的reduce函数功能一样: total_ordering,在类装饰器中按照缺失顺序,填充方法: update_wrapper,更新一个包裹(wrapper)函数,使其看起来更像被

a:focus { outline: 5px auto -webkit-focus-ring-color } a:hover,a:active { outline: 0 } a { color: #0088cc; text-decoration: none } a:hover { color: #005580; text-decoration: underline } p { margin: 0 0 1.1em } small { font-size: 85% } strong { font-w

python高级之装饰器 本节内容 高阶函数 嵌套函数及闭包 装饰器 装饰器带参数 装饰器的嵌套 functools.wraps模块 递归函数被装饰 1.高阶函数 高阶函数的定义: 满足下面两个条件之一的函数就是高阶函数: 接受一个或多个函数作为输入参数 输出一个函数 首先理解一个概念:函数名其实也是一个变量,一个函数其实就是一个对象,函数名就是对这个对象的引用.所以函数名也就和一个普通变量一样可以被当做函数的变量进行传递,当然也能够把函数名当做一个变量进行返回. 举个栗子: def foo(f

1. 过滤函数filter 定义:filter 函数的功能相当于过滤器.调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个列表中的元素:返回一个使bool_func返回值为true的元素的序列. a=[0,1,2,3,4,5,6,7] b=filter(None, a) print b 输出结果:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 2. 映射和归并函数map/reduce 这里说的map和reduce是Python的内置函数,不是Goggle的MapReduce架构. 2.1 map函数

此知识要点,是根据学习廖雪峰phthon3.0教程总结的,所以结构基本和这个教程的结构相同. 背景知识 python是什么?(1)python是一门编程语言,意味着可以用python编写程序,完成一定的功能:(2)python是一种脚本语言,这就是说,python程序需要在一个解释器中运行,这个解释器把程序翻译成计算机可执行的二进制代码,python的官方解释器叫做CPython. 安装python.所谓安装python,实际上主要是安装一个python解释器(CPython,以便使用该解释器执

Python函数func的信息可以通过func.func_*和func.func_code来获取 一.先看看它们的应用吧: 1.获取原函数名称: 1 >>> def yes():pass 2 3 >>> a=yes 4 >>> a.func_name 5 'yes' 6 >>> 2.获取函数的flags[后面有用,先说这个] [python docs]:The following flag bits are defined for c

---恢复内容开始--- 一 装饰器 1 单层装饰器 def outer(func): def inner(): print('long') func() print('after') return inner @outer def f1(): print('F1') @ +函数名 功能: 1 自动执行out函数并且将其下面的函数名f1当作参数传递 2 将outer函数的返回值,重新赋值给f1 def outer(func): def inner(*args, **kwargw): #*arg

类中的方法定义前如果有 @staticmethod 则此方法通过类名调用,如:dict.fromkeys() : 如果没有,则此方法通过对象调用 三元运算 name=值1 if 条件 else 值2      如果条件成立,则name=值1  否则  name=值2 str , 一次性创建,不能被修改,只要修改,就会在内存中再创建. 对 于 数字 和 字符串 而言,赋值.浅拷贝和深拷贝无意义,因为在Python中经优化后其永远指向同一个内存地址. 浅拷贝,对于有多层结构的对象,浅拷贝只拷贝第一层

Python装饰器学习(九步入门)   这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*- coding:gbk -*- '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''   def myfunc():     print("myfunc() called.")   myfunc() myfunc() 第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能 1 2 3 4 5

迭代器 1.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,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.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,比如几个G的文件 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

一.lambda表达式 对于简单的函数,存在一种简便的表示方式,即:lambda表达式 1 2 3 >>> shaw = lambda x,y:x + y >>> shaw(1,2) 3 二.python内置函数 http://www.cnblogs.com/opsedu/p/5573512.html 三.文件操作 打开文件--->操作文件--->关闭文件 f.tell()   获取指针位置 f.seek()   调整指针位置 f.flush()  把内存中