Python装饰器语法糖
作者:27Up 发布时间:2022-07-10 15:11:34
标签:python,装饰器,语法糖
Python装饰器语法糖代码示例
####装饰器的固定格式
##普通版本
def timer(func):
def inner(*args,**kwargs):
'''执行函数之前要做的'''
ret = func(*args,**kwargs)
'''执行函数之后要做的'''
return ret
return inner
##wraps版本
from functools import wraps
def deco(func):
@wraps(func) #加在最内层函数正上方
def wrapper(*args,**kwargs):
return func(*args,**kwargs)
return wrapper
####带参数的装饰器
def outer(flag):
def timer(func):
def inner(*args,**kwargs):
if flag:
print('''执行函数之前要做的''')
ret = func(*args,**kwargs)
if flag:
print('''执行函数之后要做的''')
return ret
return inner
return timer
@outer(True)
def func():
return '返回值'
x=func()
print(x)
来源:https://blog.csdn.net/lcl497049972/article/details/85559550


猜你喜欢
- 本人已经在运维行业工作了将近十年,我最早接触Linux是在大二的样子,那时候只追求易懂,所以就选择了Ubuntu作为学习、使用的对象,它简单
- 在日常的python编程中使用这几个函数来简化我们的编程工作,经常使用能使编程效率大大地提高。1. Map 函数map函数可以使用另外一个函
- 曾有位网友遇到这样一个问题:产品名称为“A&T Plastic”,在产品列表中需要做这样的超链接,<a href="
- 实例如下所示:<?php 加载类//include("./Ren.class.php");//include &q
- 目录一、问题描述:二、具体的实现:三、完整代码:一、问题描述:有一个shape为(308, 2)的二维数组,以及单独的一个数字,需要保存到c
- 本人初学python是菜鸟级,写的不好勿喷。python爬虫用了比较简单的urllib.parse和requests,把爬来的数据显示在地图
- 如下所示:import jsonimport http.clientconnection = http.client.HTTPSConnec
- DQLDQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言),数据查询语言,用来查询数据库中表的记录。基本语法DQL 查询语
- BigPipe 是 Facebook 开发的优化网页加载速度的技术。网上几乎没有用 node.js 实现的文章,实际上,不止于 node.j
- 1、导入第三方库import urllib.request,urllib.error #请求网页from bs4 import
- 目前定时的操作有:一、Html页面的定时刷新(Refresh--刷新 ) 1,Refresh (刷新) 代码使用说明 说明:让网页多长时间(
- 表结构的修改1、表结构修改后,原来表中已存在的数据,就会出现结构混乱,makemigrations更新表的时候就会出错比如第一次建模型,漏了
- 本文详细分析了Yii框架的登录流程。分享给大家供大家参考。具体分析如下:Yii对于新手来说上手有点难度,特别是关于session,cooki
- <?php /** * Global Function * * @a
- ThinkPHP3.1.3版本有一些特性,还是值得关注的,下面来简单说下。1、异常方面的改进新版的ThinkPHP3.1.3重写了异常类Th
- 字符串在内存中是不可变的,放在只读内存段,因此你可以使用str[0]来访问,但是不能使用str[0]='a'来修改。修改字符
- 需求在自动化测试场景里, 有时需要在代码里获取远程服务器的某些数据, 或执行一些查询命令,如获取Linux系统版本号 \ 获取CPU及内存的
- 首先安装解析的第三方包:go get gopkg.in/yaml.v2示例:package main import ( "os&q
- 一、背景我们项目开发人员写的文档都是markdown文件。对于其它组的同学要进行阅读不是很方便。每次编辑完markdown文件,我都是用软件
- 前言索引(index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 它对于高性能非常关键,但人们通常会忘记或误解它。 索引在数据越大的时候越重要