python类装饰器用法实例

python是不带静态检查的动态语言,有时候需要在调用函数时保证参数合法.检查参数合法性是一个显著的切面场景,各个函数都可能有这个需求.但另一方面,参数合法性是不是应该由调用方来保证比较好也是一个需要结合实际才能回答的问题,总之双方约定好,不要都不检查或者都检查就可以了.下面这个模块用于在函数上使用装饰器进行参数的合法性验证. 你可以直接执行这个模块进行测试,如果完全没有输出则表示通过.你也可以找到几个以_test开头的函数,所有的测试用例都包含在这几个函数中.使用方法参见模块文档和测试用例.

Python的装饰器可以实现在代码运行期间修改函数的上下文, 即可以定义函数在执行之前进行何种操作和函数执行后进行何种操作, 而函数本身并没有任何的改变. 首先, 我们先定义一个函数, 这个函数可以输出我的个人昵称: def my_name(): print "Yi_Zhi_Yu" my_name() # Yi_Zhi_Yu 那假如我需要在个人昵称输出前, 在输出我的个人uid呢, 当然, 要求是不改动现有的my_name函数, 这个时候就可以使用装饰器了 首先, 装饰器也是个函数,

最近新需求来了,要给系统增加几个资源权限.尽量减少代码的改动和程序的复杂程度.所以还是使用装饰器比较科学 之前用了一些登录验证的现成装饰器模块.然后仿写一些用户管理部分的权限装饰器. 比如下面这种 def permission_required(permission): def decorator(f): @wraps(f) def decorated_function(*args, **kwargs): if not current_user.can(permission): abort(40

本文实例讲述了Python中的装饰器用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里还是先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: 复制代码 代码如下: @makebold @makeitalic def say():    return "Hello" 打印出如下的输出: <b><i>Hello<i></b> 你会怎么做?最后给出的答案是: 复制代码 代码如下: def makebold(fn):    

Python装饰器,分两部分,一是装饰器本身的定义,一是被装饰器对象的定义. 一.函数式装饰器:装饰器本身是一个函数. 1.装饰函数:被装饰对象是一个函数 [1]装饰器无参数: a.被装饰对象无参数: 复制代码 代码如下: >>> def test(func):     def _test():         print 'Call the function %s().'%func.func_name         return func()     return _test >

根据不同配置文件调用不同的验证函数检查输入.可以根据需求更改验证函数的逻辑. 复制代码 代码如下: def VerifyData(func): def VerifyInt(data):        assert(int(data) > 0) def VerifyString(data):        assert(len(data) > 10) def inner(*args, **kvargs): print args        print kvargs assert(len(arg

本文实例讲述了python类装饰器用法.分享给大家供大家参考.具体如下: #!coding=utf-8 registry = {} def register(cls): registry[cls.__clsid__] = cls return cls @register class Foo(object): __clsid__ = '123-456' def bar(self): pass print registry 运行结果如下: {'123-456': <class '__main__.F

本文实例讲述了python函数装饰器用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 装饰器经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等.装饰器是解决这类问题的绝佳设计, 有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. #! coding=utf-8 import time def timeit(func): def wrapper(a): start = time.clock() func

本文实例讲述了Python多层装饰器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 Python 的装饰器能够在不破坏函数原本结构的基础上,对函数的功能进行补充.当我们需要对一个函数补充不同的功能,可能需要用到多层的装饰器.在我的使用过程中,遇到了两种装饰器层叠的情况,这里把这两种情况写下来,作为踩坑记录. 情况1 def A(funC): def decorated_C(funE): def decorated_E_by_CA(*args, **kwargs): out = funC(funE)

本文实例讲述了Python类装饰器.分享给大家供大家参考,具体如下: 编写类装饰器 类装饰器类似于函数装饰器的概念,但它应用于类,它们可以用于管理类自身,或者用来拦截实例创建调用以管理实例. 单体类 由于类装饰器可以拦截实例创建调用,所以它们可以用来管理一个类的所有实例,或者扩展这些实例的接口. 下面的类装饰器实现了传统的单体编码模式,即最多只有一个类的一个实例存在. instances = {} # 全局变量,管理实例 def getInstance(aClass, *args): if aC

本文实例讲述了Python装饰器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.装饰器是什么 python的装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.简单的说装饰器就是一个用来返回函数的函数. 它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用. 概括的讲,装饰器的作用就是为已经

本文实例讲述了Python闭包和装饰器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python的装饰器的英文名叫Decorator,作用是完成对一些模块的修饰.所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰(一些小功能,这些小功能可能好多模块都会用到),但又不让这个小装饰(小功能)侵入到原有的模块中的代码里去. 闭包 1.函数引用 #coding=utf-8 def test1(): print('This is test1!') #调用函数 test1() #引用函数 ret = test1 #打印

本文实例讲述了Python装饰器用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 无参数的装饰器 #coding=utf-8 def log(func): def wrapper(): print 'before calling ',func.__name__ func() print 'end calling ',func.__name__ return wrapper @log def hello(): print 'hello' @log def hello2(name): print 'hello

几个常用装饰器 pytest.ini 配置文件 例子: [pytest] addopts = -v -s --html=py_test/scripts/report/report.html -p no:warnings --reruns=10 testpaths = ./py_test/scripts python_files= test_rerun.py python_classes = Test* python_function = test* xfail_strict = true add

在python中常看到在定义函数是使用@func. 这就是装饰器, 装饰器是把一个函数作为参数的函数,常常用于扩展已有函数,即不改变当前函数状态下增加功能. def run(): print "I'm run." 我有这么一个函数, 我想知道这个函数什么时候开始什么时候结束. 我应该这么写 def run(): print time.ctime() print "I'm run." print time.ctime() 但是如果不允许修改函数的话就需要装饰器了 de

本文实例讲述了python类和继承定义与用法.分享给大家供大家参考.具体如下: class Employee: pass lee = Employee() lee.name = 'leefang' lee.age = 28 class cAA: i = 8 def __init__(self): self.__a = 7 self.m_a = 1 self.m_b = 2 def __Method1(self): self.__a += 1 return self.__a def Method2