今天想用python的装饰器做一个运算,代码如下
>>> def mu(x): def _mu(*args,**kwargs): return x*x return _mu >>> @mu def test(x,y): print '%s,%s' %(x,y) >>> test(3,5) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#111>", line 1, in <module> test(3,5) File "<pyshell#106>", line 3, in _mu return x*x TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'function' and 'function'
原来是不能这样弄的 函数与函数是不能运算的啊!
怎么办呢?
In [1]: from functools import wraps In [2]: def mu(x): ...: @wraps(x) ...: def _mu(*args,**kwargs): ...: x,y=args ...: return x*x ...: return _mu ...: In [3]: @mu ...: def test(x,y): ...: print '%s,%s' %(x,y) ...: In [4]: test(3,4) Out[4]: 9
Python装饰器(decorator)在实现的时候,有一些细节需要被注意。例如,被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了(函数名等函数属性会发生改变)
Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorator来消除这样的副作用。写一个decorator的时候,最好在实现之前加上functools的wrap,它能保留原有函数的名称和docstring。
以上所述就是本文的 全部内容了,希望大家能够喜欢。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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