python函数四(装饰器进阶)

一。开放封闭原则

  1.对扩展是开放的

    任何一个程序,不可能在设计之初就已经想好了所有的功能并且未来不做任何更新和修改。所以我们必须允许代码扩展、添加新功能。

  2.对修改是封闭的

    比如我们写的一个函数,很有可能已经交付给其他人使用了,如果这个时候我们对其进行了修改,很有可能影响其他已经在使用该函数的用户。

装饰器完美的遵循了开放封闭原则。

二。函数的有用信息 

def func():
    ‘‘‘
    本函数主要用于绘图,实时接收数据
    :return:返回给前端某标签
    ‘‘‘
    print(func.__doc__)
    print(func.__name__)
func()
# 结果:
# 本函数主要用于绘图,实时接收数据
#     :return:返回给前端某标签
# func

三。*args,**kwargs

def wrapper(func):
    def inner(*args,**kwargs):
        ‘‘‘执行函数前‘‘‘
        ret = func(*args,**kwargs)
        ‘‘‘执行函数后‘‘‘
        return ret
    return inner

@wrapper
def func(a,b,c,d):      #接收函数时,加个*聚合
    print(111)
func(1,2,3,4)

# f1(*[1,2,3,4])        #执行函数时,加个*打散

四。装饰器进阶

  1.带参数的装饰器  

flag = True
def wrapper_out(flag):
    def wrapper(func):
        def inner(*args,**kwargs):
            ‘‘‘执行函数前‘‘‘
            if flag:
                ret = func(*args,**kwargs)
                ‘‘‘执行函数后‘‘‘
                print(222)
                return ret
            else:
                ret = func()
                return ret
        return inner
    return wrapper

@wrapper_out(flag)     #第一步是调用 wrapper_out(flag),接收到返回值wrapper
def func():           #第二步是@wrapper,即func = wrapper(func)
    print(111)
func()

# 输出结果:
# 111
# 222

# 当flag = False时,调用inner()时走else
# 输出结果:   111

  2.多个装饰器装饰一个函数

def wrapper1(func):
    def inner1(*args,**kwargs):
        ‘‘‘执行函数前‘‘‘
        print(222)
        ret1 =func(*args,**kwargs)
        ‘‘‘执行函数后‘‘‘
        print(333)
        return ret1
    return inner1

def wrapper2(func):
    def inner2(*args,**kwargs):
        ‘‘‘执行函数前‘‘‘
        print(555)
        ret2 = func(*args,**kwargs)
        ‘‘‘执行函数后‘‘‘
        print(666)
        return ret2
    return inner2

@wrapper1
@wrapper2
def func():
    print(111)
func()
#运行到@wrapper1时此时不运行,走下一步
#运行到@wrapper2时,func = wrapper2(func),此时得到的是  func = wrapper2(func),返回值是inner2 ,即func---->inner2
#之后再运行到@wrapper1,即func = wrapper1(inner2),返回值是inner1,即func----->inner1
#接着调用func(),即调用inner1()
# #再根据自上而下的运行规律即可以得到结果

# 输出结果:
# 222
# 555
# 111
# 666
# 333

    

原文地址:https://www.cnblogs.com/zhuzhaoyang/p/8418988.html

时间: 2024-10-13 07:17:48

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5月21日,请假结婚,然后性格惰性来了,不怎么想看视频和笔记,性格中的弱点开始出现,开始做的不错,渐渐开始松懈,直至放弃--- 函数补充进阶 函数对象 函数的嵌套 名称空间与作用域 闭包函数 函数之装饰器 函数之迭代器 函数之生成器 内置函数 一.函数补充进阶 1.函数对象:  函数是第一类对象,即函数可以当作数据传递,它的应用形式也被称为高阶函数,函数的特性如下: a. 可以被引用 1 # def foo(): 2 # print('from foo') 3 # 4 # func = foo

五、python函数、装饰器、内置函数、json及模块

一.递归调用 1.一个函数自己调用自己就是递归调用,最多一个函数递归调用自己999次,超过就会出错2.递归必须有一个明确的结束条件3.每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少4.递归效率不高,少用递归 eg:def test1(): num = int(input('please enter a number:')) if num%2==0:#判断输入的数字是不是偶数 return True #如果是偶数的话,程序就退出了,返回true print('不是偶数请重新输入!') r

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装饰器 一.装饰器的意义 比如:以下函数是供我们调用的,但是我们需要在每个函数中都添加同一个功能,该如何做到呢? 对于函数开放封闭原则,我们一般不允许修改.所以我们引入了装饰器: def outer(func): def inner(): print("添加在原函数之前") r = func() #保留原函数的返回值 print('添加在原函数之后') return r #将保留的返回值返回回去 return inner @outer #等价于f1 = outer(f1) def f1

Python函数加工厂-装饰器

引言: 函数和装饰器好比程序界的加工厂: 1.函数一般可用来加工一种或者多种数据类型的数据:字符串.数字.列表.字典等 举一个简单例子:已知半径求面积 def s(r): s = 3.14 * r * r return s 调用s函数:输入4,输出半径为4的圆的面积.a相当于面积的容器 a = s(4) print(a) 2.装饰器是用来装饰函数的函数.其需要输入的原材料为某个函数 以下是装饰器的固定格式: 1 def timer(func): 2 def inner(*args,**kwarg

python函数作用域+装饰器

今天记录的是一个小小的知识点 ->函数作用域+装饰器: LEGB:L>E>G>B L;local函数内部作用域 E:enclosing函数内部与内嵌函数之间 G:global全局作用域 B:build-in内置作用域 Coding && Result: 闭包(Closure):内部函数中对enclosing作用域的变量进行引用. 闭包的作用: 1)封装 2)代码复用 函数的实质和属性: 1)函数是一个对象 2)函数执行完成之后内部变量回收 3)函数是对象就有属性 4

Learn Python—函数(装饰器)

装饰器 开放封闭原则 开放:对函数的扩展是开放的 封闭:对函数的修改是封闭的 装饰器的作用 在不更改原函数调用方式的前提下,对原函数添加新功能 # ①引子--为什么要有装饰器 为了在不修改原函数的基础上为函数添加新功能,产生了装饰器 # ②简单装饰器 def deco(f): def wrapper(): """原函数前添加的功能""" f() """原函数后添加的功能""" retur

python函数_装饰器

理解: 装饰器:我在知乎看到这样一个比方(我们的函数好比内裤,作用是遮羞.但在一些特定的环境,内裤明显满足不了我们的需求,冬天它没法为我们防风御寒.所以有了长裤,装饰器就像长裤,在不影响内裤作用的前提下,给我们的身子提供了保暖的功效) 装饰器是对原函数的一种扩展,本质是一个python函数,在原函数不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,在场景:插入日志.性能测试.事务处理.权限校验等应用广泛.遵守封闭开放原则,对源代码修改封闭,对功能外部增加开放. 需求: 在电商平台中,我们可以看到,在不同

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