理解 Python 装饰器 — 一次一个包装器!
大家好!
希望你一切都好!
您是否曾经遇到过 Python 装饰器并想:“哦不,这不是另一个复杂的话题!”好吧,让我告诉你,装饰器并不像看起来那么可怕。事实上,一旦你掌握了它们的窍门,它们就像在你的 Python 技能之上添加了一颗樱桃。
让我们一步一步分解它,并围绕(双关语)我们的头脑围绕装饰器。
什么是 Python 装饰器?
Python 中的装饰器就像一个神奇的工具,可以让您调整或扩展函数的功能,而无需触及函数的代码。这就像在 Instagram 帖子中添加滤镜一样——您无需更改照片;只需更改照片即可。你只需增强它即可。
假设您有一个可以打印某些内容的函数。如果您希望它在运行之前和之后记录消息怎么办?您无需重写函数,而是使用装饰器来添加该功能。
一个简单的例子
这是一个简单的示例:
def my_decorator(func): def wrapper(): print("Starting the function...") func() print("Function has ended!") return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello, world!") say_hello()
输出呢?
Starting the function... Hello, world! Function has ended!
分解它
让我们逐行浏览一下:
1.** def my_decorator(func)**:这是装饰器函数。它需要另一个函数(func)作为输入。
2.defwrapper():在装饰器内部,我们定义了一个名为wrapper的新函数,它添加了一些额外的行为。
func():这会调用原始函数 (say_hello)。
@my_decorator:@符号是将装饰器应用于函数的简写。和写一样:
say_hello = my_decorator(say_hello)
装饰器为什么有用?
让我们看一个现实世界的场景。假设您想在每次调用函数时记录日志。你可以为此编写一个装饰器:
def log(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling {func._name_}...") return func(*args, **kwargs) return wrapper @log def add(a, b): return a + b print(add(3, 5))
输出:
Calling add... 8
很简单,不是吗?您无需在每个函数中手动添加打印语句,只需使用一个装饰器即可。
现实世界用例
以下是装饰器如何在实际的日常编码场景中为您工作:
1.记录你的函数所做的一切
有没有想过您的函数到底在做什么,或者它们正在处理什么数据?使用装饰器,您可以在每次调用函数时自动记录它接收的输入以及返回的内容。
例如:您正在构建一个应用程序并希望跟踪某个功能的使用次数。装饰器可以记录每个调用,而不会使函数本身变得混乱。
2.测量函数速度
你的函数需要多长时间才能运行?它会减慢你的程序吗?装饰器可以自动测量函数的执行时间,而不是手动计时每个函数。
例如:您正在优化数据处理脚本并希望找到瓶颈。装饰器可以告诉您该过程的每个部分需要多长时间。
3。管理用户访问
如果您正在构建应用程序或网站,有时您需要将某些功能限制为特定用户(例如管理员或登录用户)。装饰器可以无缝处理这些检查。
**
例如:**如果用户尝试访问管理仪表板,装饰器可以在允许他们进入之前验证他们是否具有正确的权限。
4.轻松重复任务
某些函数在程序的不同部分执行相同的任务 - 例如将数据保存到数据库或发送通知。装饰器可以确保这些任务得到统一处理并且重复次数最少。
例如:假设您将数据保存到数据库中的多个表中。装饰器可以为每个保存操作添加一致性和错误处理。
最后一件事
如果装饰器仍然感觉有点棘手,别担心!就像 Python 中的其他事物一样,熟能生巧。从小处开始,尝试编写一些装饰器,很快您就会像专业人士一样使用它们。
您对装饰器有何看法?请在评论中告诉我 — 或者更好的是,告诉我您希望我分解哪些其他 Python 概念!
现在就这样。来吧,尝试包装一些函数,让你的 Python 代码大放异彩!
快乐编码!
将所有美好的氛围从我的互联网角落发送到您的!
以上是Python 装饰器:清洁代码的秘密武器!的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

本文讨论了诸如Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,Tensorflow,Tensorflow,Django,Blask和请求等流行的Python库,并详细介绍了它们在科学计算,数据分析,可视化,机器学习,网络开发和H中的用途

本文指导Python开发人员构建命令行界面(CLIS)。 它使用Typer,Click和ArgParse等库详细介绍,强调输入/输出处理,并促进用户友好的设计模式,以提高CLI可用性。

该教程建立在先前对美丽汤的介绍基础上,重点是简单的树导航之外的DOM操纵。 我们将探索有效的搜索方法和技术,以修改HTML结构。 一种常见的DOM搜索方法是EX

文章讨论了虚拟环境在Python中的作用,重点是管理项目依赖性并避免冲突。它详细介绍了他们在改善项目管理和减少依赖问题方面的创建,激活和利益。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

mPDF
mPDF是一个PHP库,可以从UTF-8编码的HTML生成PDF文件。原作者Ian Back编写mPDF以从他的网站上“即时”输出PDF文件,并处理不同的语言。与原始脚本如HTML2FPDF相比,它的速度较慢,并且在使用Unicode字体时生成的文件较大,但支持CSS样式等,并进行了大量增强。支持几乎所有语言,包括RTL(阿拉伯语和希伯来语)和CJK(中日韩)。支持嵌套的块级元素(如P、DIV),

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版

SublimeText3 英文版
推荐:为Win版本,支持代码提示!