Python装饰器使用示例及实际应用例子
作者:junjie 发布时间:2022-01-16 01:59:32
测试1
deco运行,但myfunc并没有运行
def deco(func):
print 'before func'
return func
def myfunc():
print 'myfunc() called'
myfunc = deco(myfunc)
测试2
需要的deco中调用myfunc,这样才可以执行
def deco(func):
print 'before func'
func()
print 'after func'
return func
def myfunc():
print 'myfunc() called'
myfunc = deco(myfunc)
测试3
@函数名 但是它执行了两次
def deco(func):
print 'before func'
func()
print 'after func'
return func
@deco
def myfunc():
print 'myfunc() called'
myfunc()
测试4
这样装饰才行
def deco(func):
def _deco():
print 'before func'
func()
print 'after func'
return _deco
@deco
def myfunc():
print 'myfunc() called'
myfunc()
测试5
@带参数,使用嵌套的方法
def deco(arg):
def _deco(func):
print arg
def __deco():
print 'before func'
func()
print 'after func'
return __deco
return _deco
@deco('deco')
def myfunc():
print 'myfunc() called'
myfunc()
测试6
函数参数传递
def deco(arg):
def _deco(func):
print arg
def __deco(str):
print 'before func'
func(str)
print 'after func'
return __deco
return _deco
@deco('deco')
def myfunc(str):
print 'myfunc() called ', str
myfunc('hello')
测试7
未知参数个数
def deco(arg):
def _deco(func):
print arg
def __deco(*args, **kwargs):
print 'before func'
func(*args, **kwargs)
print 'after func'
return __deco
return _deco
@deco('deco1')
def myfunc1(str):
print 'myfunc1() called ', str
@deco('deco2')
def myfunc2(str1,str2):
print 'myfunc2() called ', str1, str2
myfunc1('hello')
myfunc2('hello', 'world')
测试8
class作为修饰器
class myDecorator(object):
def __init__(self, fn):
print "inside myDecorator.__init__()"
self.fn = fn
def __call__(self):
self.fn()
print "inside myDecorator.__call__()"
@myDecorator
def aFunction():
print "inside aFunction()"
print "Finished decorating aFunction()"
aFunction()
测试9
class myDecorator(object):
def __init__(self, str):
print "inside myDecorator.__init__()"
self.str = str
print self.str
def __call__(self, fn):
def wrapped(*args, **kwargs):
fn()
print "inside myDecorator.__call__()"
return wrapped
@myDecorator('this is str')
def aFunction():
print "inside aFunction()"
print "Finished decorating aFunction()"
aFunction()
实例
给函数做缓存 --- 斐波拉契数列
from functools import wraps
def memo(fn):
cache = {}
miss = object()
@wraps(fn)
def wrapper(*args):
result = cache.get(args, miss)
if result is miss:
result = fn(*args)
cache[args] = result
return result
return wrapper
@memo
def fib(n):
if n < 2:
return n
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
print fib(10)
注册回调函数 --- web请求回调
class MyApp():
def __init__(self):
self.func_map = {}
def register(self, name):
def func_wrapper(func):
self.func_map[name] = func
return func
return func_wrapper
def call_method(self, name=None):
func = self.func_map.get(name, None)
if func is None:
raise Exception("No function registered against - " + str(name))
return func()
app = MyApp()
@app.register('/')
def main_page_func():
return "This is the main page."
@app.register('/next_page')
def next_page_func():
return "This is the next page."
print app.call_method('/')
print app.call_method('/next_page')
mysql封装 -- 很好用
import umysql
from functools import wraps
class Configuraion:
def __init__(self, env):
if env == "Prod":
self.host = "coolshell.cn"
self.port = 3306
self.db = "coolshell"
self.user = "coolshell"
self.passwd = "fuckgfw"
elif env == "Test":
self.host = 'localhost'
self.port = 3300
self.user = 'coolshell'
self.db = 'coolshell'
self.passwd = 'fuckgfw'
def mysql(sql):
_conf = Configuraion(env="Prod")
def on_sql_error(err):
print err
sys.exit(-1)
def handle_sql_result(rs):
if rs.rows > 0:
fieldnames = [f[0] for f in rs.fields]
return [dict(zip(fieldnames, r)) for r in rs.rows]
else:
return []
def decorator(fn):
@wraps(fn)
def wrapper(*args, **kwargs):
mysqlconn = umysql.Connection()
mysqlconn.settimeout(5)
mysqlconn.connect(_conf.host, _conf.port, _conf.user, \
_conf.passwd, _conf.db, True, 'utf8')
try:
rs = mysqlconn.query(sql, {})
except umysql.Error as e:
on_sql_error(e)
data = handle_sql_result(rs)
kwargs["data"] = data
result = fn(*args, **kwargs)
mysqlconn.close()
return result
return wrapper
return decorator
@mysql(sql = "select * from coolshell" )
def get_coolshell(data):
... ...
... ..
线程异步
from threading import Thread
from functools import wraps
def async(func):
@wraps(func)
def async_func(*args, **kwargs):
func_hl = Thread(target = func, args = args, kwargs = kwargs)
func_hl.start()
return func_hl
return async_func
if __name__ == '__main__':
from time import sleep
@async
def print_somedata():
print 'starting print_somedata'
sleep(2)
print 'print_somedata: 2 sec passed'
sleep(2)
print 'print_somedata: 2 sec passed'
sleep(2)
print 'finished print_somedata'
def main():
print_somedata()
print 'back in main'
print_somedata()
print 'back in main'
main()


猜你喜欢
- 今天想把classification_report的统计结果输出到文件中,我这里分享一下一个简洁的方式:我的pandas版本:pandas
- 在opencv中,特征检测、描述、匹配都有集成的函数。vector<DMatch> bestMatches;用来存储得到的匹配点
- 本文实例为大家分享了Python3多线程版TCP端口扫描器的具体代码,供大家参考,具体内容如下使用命令python BannerDemo.p
- 1、说明这篇文章是帮一个群友解答的问题。他有一个需求,就是对于日期的录入都是中文形式的,需要转换为数字形式的。由于python库中没有函数直
- HTML5 越来越引起人们的关注,苹果甚至将 HTML5 视为 Flash 的掘墓人 。然而,作为一种尚未成型的技术,HTML5 对很多人来
- Selenium一、简介selenium是一个用于Web应用自动化程序测试的工具,测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样selen
- 前言:一直想写一个监控方面的脚本,然后想到了运维这方面的,后来就写了个脚本,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。准备:psutil模块(
- 目录前言查询使用场景案例时间区间查询查询日期今天时间比较数据常用的周期时间查询mysql日期时间函数1 得当前日期+时间(date + ti
- SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多,常见的有以下几种:1、没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)
- 判断服务器是否安装了某种asp组件,比较常用的代码如下:代码如下:<% '功能:检查是否存在系统组件或组件是否安装成功
- --处理表重复记录(查询和删除)/*****************************************************
- 对于web开来说,用户登陆、注册、文件上传等是最基础的功能,针对不同的web框架,相关的文章非常多,但搜索之后发现大多都不具有完整性,对于想
- PHP 301跳转的小代码<?php $the_host = $_SERVER['HTTP
- import sysfrom PyQt5 import QtWidgetsfrom PyQt5.QtWidgets import QMain
- 方法一:<span style="font-size:14px;">#read txt method one
- 一、什么是索引 减少磁盘I/O和逻辑读次数的最佳方法之一就是使用【索引】 索引允许SQL Server在表中查找数据而不需要扫描整个表。 1
- 本文实例为大家分享了opencv实现双边滤波的具体代码,供大家参考,具体内容如下1、2D卷积#!/usr/bin/env python3#
- 首先上一段程序:import numpy as nplist_a = list(range(10))print("list_a:
- 以前看过几个JS代码格式的,自己也来写了一个,呵呵,优点是可以处理超长的 JS 而不会死机.........IE Only运行代码框<
- 1.将以下代码加入到HEML的<body></body>之间<SCRIPT language=jav