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这有一份Python官方的装饰器实例列表,你可以在里边看到装饰器的各种妙用:PythonDecoratorLibrary,基本上你差不多能想到的都有了。差不多有这么几类:
1. 注入参数(提供默认参数,生成参数)
2. 记录函数行为(日志、缓存、计时什么的)
3. 预处理/后处理(配置上下文什么的)
4. 修改调用时的上下文(线程异步或者并行,类方法)
装饰器其实也就是一个函数,一个用来包装函数的函数,返回一个修改之后的函数对象。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。
首先来看看一个小例子:
<span class="k">def</span> <span class="nf">alan</span><span class="p">():</span>
<span class="k">print</span><span class="p">(</span><span class="s">'alan speaking'</span><span class="p">)</span>
分享一篇我的笔记:Python装饰器笔记(知乎这里排版我排的不好,有意仔细看的可以点前面的链接跳转到简书)============
一.函数装饰器
1.从Python内层函数说起
首先我们来探讨一下这篇文章所讲的内容Inner Functions - What Are They Good For?(中文版)
使用内层函数的三个好处- 封装
- 贯彻DRY原则
- 闭包和工厂函数
1.封装
<span class="k">def</span> <span class="nf">outer</span><span class="p">(</span><span class="n">num1</span><span class="p">):</span>
<span class="k">def</span> <span class="nf">inner_increment</span><span class="p">(</span><span class="n">num1</span><span class="p">):</span> <span class="c"># hidden from outer code</span>
<span class="k">return</span> <span class="n">num1</span> <span class="o">+</span> <span class="mi">1</span>
<span class="n">num2</span> <span class="o">=</span> <span class="n">inner_increment</span><span class="p">(</span><span class="n">num1</span><span class="p">)</span>
<span class="k">print</span><span class="p">(</span><span class="n">num1</span><span class="p">,</span> <span class="n">num2</span><span class="p">)</span>
<span class="n">inner_increment</span><span class="p">(</span><span class="mi">10</span><span class="p">)</span> <span class="err">#不能正确运行</span>
<span class="c"># outer(10) #可以正常运行</span>
再你想改变一个已有函数的功能的时候可以用。 可以添加功能在调用函数之前和之后,这样就可以生成一个基于之前函数的新函数例如:
def addOne(func):
def wraper(*args,**kwargs):
saySmthing = "Result :"
return saySmthing +" "+ str(func(*args,**kwargs))
return wraper
@addOne
def func(a,b):
return a+b
print(func(10,20))
偷懒的时候。装饰器很容易在某个流程中注入一些代码(类似aop),可以集中控制原有函数或者类的行为,可以方便的做全局单例,异常处理等。 说其中一个吧
@classmethod
修饰类成员函数,修饰后类似C++的类全局函数,可以不实例化对象就可调用。
装饰器是在Python 2.4中加入的,它使得函数和方法封装(接收一个函数并返回增强版本的一个函数)更容易阅读和理解。原始的使用场景是可以将方法在定义的首部将其定义为类的方法或静态方法。
常见的装饰器模式包括:
- 参数检查;
- 缓存;
- 代理;
- 上下文提供者。
Python高级编程 (豆瓣) P37-46
如果你不想看英文文档的话,可以看看这本书。 举个实际的例子:PyQt中绑定事件和事件处理程序的时候
@QtCore.pyqtSlot()
def on_btnOpen_clicked(self):
pass
这样就不用显示的connect了 看一下flask框架。装饰器用的飞起。特别是请求路由。 就像作战里的辅助军一样。正规军干活,辅助军搞点边角料工作。跟你程序逻辑相关部分的放在正规军函数里。而有些辅助逻辑跟主要逻辑无关,又具有很高的重复性,放在主要函数里面会觉得不清晰。做成装饰器,用起来美观大方,符合python的美学。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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