前言
裝飾器是程式開發中常會用到的功能,也是python語言開發的基礎知識,如果能夠在程式中合理的使用裝飾器,不僅可以提高開發效率,而且可以讓寫的程式碼看上去顯的高大上^_^
使用場景
可以用到裝飾器的地方有很多,簡單的舉例如以下場景
引入日誌
函數執行時間統計函數。前預備處理
執行函數後清理功能
權限校驗等場景
快取
案例,其中ucOrder函數是是使用者需要登入後才能執行到的。如果不使用裝飾器的話,普通的做法可能是在 ucOrder中寫一堆校驗程式碼來判斷使用者是否登錄,然後決定後面的執行邏輯,這樣比較麻煩。
那麼使用裝飾器之後就比較簡單了,只需要按照裝飾器的使用格式,在ucOrder函數上面加上@user_login,那麼python解釋器在運行的時候,就會從上到下解釋程式碼,先執行user_login函數,並且將ucOrder作為user_login函數的參數傳入進去,即等價於user_login(ucOrder),這樣就起到了一個校驗用戶是否登錄,從而決定是否執行ucOrder函數的功能
多個裝飾器使用的呼叫順序
def user_login(fun): def islogin(request,*args,**kwargs): context = {} if request.session.has_key('uname'): context['uname'] = request.session.get('uname') else: context['uname'] = 'None' return fun(request,context,*args,**kwargs) return islogin
執行結果:
@user_login def ucOrder(request,context,pIndex): ''' 获取数据 处理数据 传递到页面上去可以從執行結果中看到,如果是使用多個裝飾器,它的執行順序還是有點怪異的,為什麼會這樣呢? 關於這個問題,有更好的文章可以解釋,Python 裝飾器執行順序迷思
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每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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