Python_装饰器进阶_32

#带参数的装饰器
#500个函数
import time
FLAGE = True
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 = func(*args, **kwargs)
                return ret
        return inner
    return timmer
# timmer = timmer_out(FLAGE)    #timmer = timmer_out(FLAGE)
#wahaha = timmer(wahaha)        #@timmer
@timmer_out(FLAGE)
def wahaha():
    time.sleep(0.1)
    print(‘wahahahahahaha‘)

@timmer_out(FLAGE)
def erguotou():
    time.sleep(0.1)
    print(‘erguotoutoutou‘)

wahaha()
erguotou()
#多个装饰器装饰一个函数
def wrapper1(func):
    def inner1():
        print(‘wrapper1 ,before func‘)
        ret = func()
        print(‘wrapper1 ,after func‘)
        return ret
    return inner1

def wrapper2(func):
    def inner2():
        print(‘wrapper2 ,before func‘)
        ret = func()
        print(‘wrapper2 ,after func‘)
        return ret
    return inner2

def wrapper3(func):
    def inner3():
        print(‘wrapper3 ,before func‘)
        ret = func()
        print(‘wrapper3 ,after func‘)
        return ret
    return inner3

@wrapper3
@wrapper2
@wrapper1
def f():
    print(‘in f‘)
    return ‘哈哈哈‘

print(f())

#记录用户的登录情况
#计算这个函数的执行时间

原文地址:https://www.cnblogs.com/LXL616/p/10667182.html

时间: 2024-10-10 22:30:48

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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

Python函数--装饰器进阶

开放封闭原则 1.对扩展是开放的 为什么要对扩展开放呢? 我们说,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 为什么要对修改封闭呢? 就像我们刚刚提到的,因为我们写的一个函数,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这个开放封闭原则. *args,**kwargs def f1(*args,**kwargs):   接

Python_装饰器复习_30

复习: # 装饰器的进阶 # functools.wraps # 带参数的装饰器 # 多个装饰器装饰同一个函数# 周末的作业 # 文件操作 # 字符串处理 # 输入输出 # 流程控制 # 装饰器# 开发原则 : 开放封闭原则# 装饰器的作用 :在不改变原函数的调用方式的情况下,在函数的前后添加功能# 装饰器的本质 : 闭包函数 def wrapper(func): def inner(*args,**kwargs): print('在被装饰的函数执行之前做的事') ret = func(*arg

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学习之装饰器进阶

函数知识回顾: 函数的参数分为:实参和形参. 实参:调用函数的时候传入的参数: 形参:分为3种(位置参数.默认参数.动态传参) 位置参数:必须传值 def aaa(a,b): print(a,b) aaa(1,2) 默认参数:不是必须传参数 def bbb(x=10): print(x) # bbb() #x = 10 # bbb(20) #x = 20 动态传参 def ccc(*args):#1,2,3,4,5 print(args) ccc(1,2,3,4,5)#按位置传参数 t = (1

python_装饰器

装饰器的语法结构: 使用关键字 @. #高阶函数 加上闭包返回值:高阶函数就是不在原函数体上数据和调用结果,添加其他的功能 def timmer(func): def warpper(): start_time = time.time() #开始时间 res = func() #这个的函数是调用的test() stop_time = time.time() #结束时间 print('查看我运行的时间是:%s' %(stop_time-start_time)) return res return

Python_装饰器,生成器_干货哦

import timeimport calendarimport os # 时间格式熟悉"""# 格式化成2016-03-20 11:45:39形式time01 = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())print()# 格式化成Sat Mar 28 22:24:24 2016形式print(time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y", ti

python_装饰器模式

装饰器模式定义:动态地给一个对象添加一些额外的职责. 在Python中Decorator mode可以按照像其它编程语言如C++, Java等的样子来实现,但是Python在应用装饰概念方面的能力上远不止于此,Python提供了一个语法和一个编程特性来加强这方面的功能. 首先需要了解一下Python中闭包的概念:如果在一个内部函数里,对在外部作用域(但不是在全局作用域)的变量进行引用,那么内部函数就被认为是闭包(closure). def makeblod(fn): def wrapped():

十二、装饰器进阶

执行函数的时候* 打散 定义函数的时候* 聚合 from functools import wraps def wrapper(f): # f = func1 @wraps(f) def inner(*args,**kwargs): #聚合 #args (1,2,3) '''执行函数之前的相关操作''' ret = f(*args,**kwargs) # 打散 1,2,3 '''执行函数之后的相关操作''' return ret return inner # 函数的执行时,*打散. # 函数的定