装饰器对与Python新手以至于熟悉Python的人都是一个难理解, 难写的东西. 那么今天就分享一下我对Python 装饰器的理解
所谓装饰器仅仅是一种语法糖, 可作用的对象可以是函数也可以是类, 装饰器本身是一个函数, 其主要工作方式就是将被装饰的类或者函数当作参数传递给装饰器函数, 比如定义如下装饰器
import time def run_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() r = func(*args, **kwargs) print time.time() - start return r return wrapper
我们用这个装饰器装饰一个test函数
@run_time def test(): print "just a test"
前面说过其实装饰器就是一个语法糖, 就是将被装饰的函数作为参数传递给装饰器函数, 所以上面可以展开为
test = run_time(test)
装饰器将在解释器运行一开始就被加载, 从而将被装饰的函数将被展开成如上方式, 因为 run_time装饰器返回wrapper函数, 所以当调用test函数时其实就是对wrapper的调用
如果你在Python shell下执行以上语句就会发现定义完test函数然后查看test时, shell所展示的是wrapper函数
接下来说说如何编写带参数的装饰器, 大家如果细心的话就可以发现其实带参数的装饰器是经过调用"装饰器"函数返回的一个装饰器, 之所以装饰器上打引号是说明其实这个所谓的"装饰器"只不过是一个普通的函数, 但这个普通的函数返回一个装饰器, 可以参看下面例子:
import time def route(url): def decorator(func): func.__url__ = url return func return decorator @route(r"/") def index(): return "Hi"
大家可以发现在使用route装饰器时我们其实是调用了route函数, route函数返回一个decorator装饰器, 因为我们不需要在装饰器内运行函数, 所以不需要一个wrapper函数来收集参数.
以上就是全部内容, 希望对装饰器一知半解的人有些许帮助

예, youcanconcatenatelistsusingaloopinpython.1) useeparateloopsforeachlisttoAppenditemStoAresultlist.2) USEANESTEDLOOPTOINTERATEREATERVUNTIPLELISTSFORAMORECOCISOPPOACH.3) ApplyDingConcatenation, likefilterningevennumbers

themostefficientmethodsforconcatenatinglistsinpythonare : 1) theextend () methodforin-placemodification, 2) itertools.chain () formemoryefficiencywithlargedatasets.theextend () methodModifiestHeoriginAllist, MakingItMemory-effectrequiretcautionsucution

Pythonloopsincludeforandforandwhilleoops, withforloopsidealfor and with with with withlopsidealforcections and whileleloopsforcondition basedrepetition.bestpracticesinvolve : 1) 사용 listcomprehensionsforsimpletransformations, 2) forindex-valuepairs, 3) optingforrangeoverlistsformemor를 사용합니다

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability


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