1.示例
import time print(time.time()) #1559635927.77328...从 time.sleep(5) #让程序在执行到此位置停n秒 print(‘aaa‘)
2.在这个基础上，我们写一个函数
def func(): #计算函数执行时间(合并）
start=time.time()
list1=[1,2,3,4,5]
s=int(input("请输入一个值："))
list1.append(s)
for i in list1:
print(i,end=‘ ‘)
print(‘\n‘)
end=time.time()
print(end-start)
func()
3.分开
def time1(f): #将计算函数执行时间的函数独立出来
startx=time.time()
f()
endx=time.time()
print(endx-startx)
def func1():
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
s = int(input("请输入一个值："))
list1.append(s)
for i in list1:
print(i, end=‘ ‘)
print(‘\n‘)
time1(func1)
4.修饰
#用作对比def time1(f): #将计算函数执行时间的函数独立出来
startx=time.time()
f()
endx=time.time()
print(endx-startx)
def func1():
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
s = int(input("请输入一个值："))
list1.append(s)
for i in list1:
print(i, end=‘ ‘)
print(‘\n‘)
time1(func1)
#希望使用func1()，不希望调用时使用time1()#time2就是一个装饰器函数，只是对一个函数有一些装饰作用#time2:装饰器函数 func2:被装饰的函数def func2(): list1 = [1, 2, 3, 4, 5] s = int(input("请输入一个值：")) list1.append(s) for i in list1: print(i, end=‘ ‘) print(‘\n‘)
def time2(f): #传入的实际上是func1函数的内存地址 def inner(): startx = time.time() f() endx = time.time() print(endx - startx) return inner #返回的都不用加括号，就那个名字已经是函数的地址
func2=time2(func2) #使用闭包func2()
5.语法糖[email protected]装饰器名---
def time2(f): #传入的实际上是func1函数的内存地址
def inner():
startx = time.time()
f()
endx = time.time()
print(endx - startx)
return inner #返回的都不用加括号，就那个名字已经是函数的地址
@time2 #必须先定义time2(这里要紧贴被修饰的函数）作用相当于func2=time2(func2)
def func2():
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
s = int(input("请输入一个值："))
list1.append(s)
for i in list1:
print(i, end=‘ ‘)
print(‘\n‘)
func2()
6.如果被修饰的函数有返回值
def time2(f): #传入的实际上是func1函数的内存地址
def inner():
startx = time.time()
ret=f()
endx = time.time()
print(endx - startx)
return ret
return inner
@time2
def func2():
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
s = int(input("请输入一个值："))
list1.append(s)
for i in list1:
print(i, end=‘ ‘)
print(‘\n‘)
return list1
#func2=time2(func2) #使用闭包
ret=func2()
print(ret)
7.被装饰的函数带参数
#被装饰的函数有参数
import time
def time2(f): #传入的实际上是func1函数的内存地址
def inner(a):
startx = time.time()
ret=f(a)
endx = time.time()
print(endx - startx)
return ret
return inner
@time2
def func2(a):
print(a)
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
s = int(input("请输入一个值："))
list1.append(s)
for i in list1:
print(i, end=‘ ‘)
print(‘\n‘)
return list1
#func2=time2(func2) #使用闭包
a=‘开始:‘
ret=func2(a)
print(ret)
8.多个参数都被装饰，且传入的参数个数不一致
#多个被装饰的函数传入不同个参数
def time2(f): #传入的实际上是func1函数的内存地址
def inner(*args,**kwargs): #完美的装饰器，万能参数都可以，加入后面有被修饰的函数
startx = time.time()
ret=f(*args)
endx = time.time()
print(endx - startx)
return ret
return inner
@time2
def func2(a):
pass
@time2
def func3(a,b):
pass
func2(1)
func3(2,b=4) #只用*args是顶不住的，所以加*kwargs
9.总结
def wrapper(f): #装饰器的固定模式。
def inner(*args,**kwargs):
#在装饰之前要做的事
ret=f(*args,**kwargs)
#在装饰之前要做的事
return ret
return inner
#wrapper是装饰器的一般起名
#参数f是被装饰的函数
#定义一个新的内部函数，后面一定返回这个内部函数@wrapperdef f(): pass
10.开放封闭原则
#开放封闭原则 #1.开发：对扩展是开放的 #2.封闭：对修改是封闭的（封版） #函数重构一般不会轻易进行 #在已经写好的函数中，绝对不会再修改（除非已经到了一定要重构的地步） #装饰器就可以不修改原来的函数，也修改了函数的功能
原文地址：https://www.cnblogs.com/lowislucifer/p/10974785.html
时间： 2024-08-08 02:44:26