什么是Python裝飾器

裝飾器(decorator)是Python中的高級(jí)語(yǔ)法。裝飾的意思就是動(dòng)態(tài)擴(kuò)展被裝飾對(duì)象的功能。裝飾器可以用于裝飾函數(shù)、方法和類(lèi)。

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一 嵌套函數(shù)

# 定義一個(gè)外層函數(shù)def foo(): # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar(): print("hello world")

函數(shù)bar是一個(gè)定義在foo函數(shù)內(nèi)部的函數(shù)。

Python中的函數(shù)是支持嵌套的，也就是可以在一個(gè)函數(shù)內(nèi)部再定義一個(gè)函數(shù)。

然后，我們還知道函數(shù)是可以當(dāng)作變量的，于是我們就可以在foo函數(shù)中把定義的這個(gè)bar函數(shù)返回。就像下面這樣：

# 定義一個(gè)外層函數(shù)def foo(): # 定義了一個(gè)內(nèi)層函數(shù) def bar(): print("hello world") return

barfunc = foo()func() # func -- bar，這里執(zhí)行func其實(shí)就相當(dāng)于執(zhí)行了在foo函數(shù)內(nèi)部定義的bar函數(shù)

二 閉包形態(tài)1

# 閉包形態(tài)1def foo(): name = "Andy" # 外部函數(shù)的局部變量 # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar():

print(name) # 雖然bar函數(shù)中沒(méi)有定義name變量，但是它可以訪問(wèn)外部函數(shù)的局部變量name return barfunc =

foo()func() # func -- bar -- 除了是一個(gè)函數(shù)，還包含一個(gè)值(它外層函數(shù)的局部變量)的引用

三 閉包形態(tài)2

# 閉包形態(tài)2def foo(name): # 給一個(gè)函數(shù)傳參也相當(dāng)于給函數(shù)定義了一個(gè)局部變量 # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar():

print(name) # 內(nèi)部函數(shù)同樣可以獲取到傳到外部函數(shù)的變量(參數(shù)) return barfunc = foo("Andy") #

把“Andy”當(dāng)成參數(shù)傳入foo函數(shù) -- 其內(nèi)部定義的bar函數(shù)也能拿到這個(gè)“Andy”func() # func -- bar --

除了是一個(gè)函數(shù)，還包含一個(gè)值(它外層函數(shù)的參數(shù))的引用

四 裝飾器形態(tài)1

# 還是定義一個(gè)外層函數(shù)def foo(name): # 我接收的參數(shù)是一個(gè)函數(shù)名 # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar():

print("這是新功能。。。") # 新功能 name() # 函數(shù)名加()就相當(dāng)于執(zhí)行-- 我傳進(jìn)來(lái)原函數(shù)的函數(shù)名，這里就相當(dāng)于執(zhí)行了原函數(shù)

return bar# 定義一個(gè)被裝飾的函數(shù)def f1(): print("hello world.") # 用foo函數(shù)裝飾f1函數(shù)f1 =

foo(f1)# 不改變f1的調(diào)用方式f1() # -- 此時(shí)函數(shù)已經(jīng)擴(kuò)展了新功能

五 裝飾器形態(tài)2

# 還是定義一個(gè)外層函數(shù)def foo(name): # 接收的參數(shù)是一個(gè)函數(shù)名 # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar():

print("這是新功能。。。") # 新功能 name() # 函數(shù)名加()就相當(dāng)于執(zhí)行-- 傳進(jìn)來(lái)原函數(shù)的函數(shù)名，這里就相當(dāng)于執(zhí)行了原函數(shù)

return bar# 定義一個(gè)被裝飾的函數(shù)# 用foo函數(shù)裝飾f1函數(shù)@foo # 使用f1 =

foo(f1)語(yǔ)法裝飾的話稍顯啰嗦，Python就提供了@語(yǔ)法，讓裝飾過(guò)程更簡(jiǎn)便def f1(): print("hello world.") #

不改變f1的調(diào)用方式f1() # -- 此時(shí)函數(shù)已經(jīng)擴(kuò)展了新功能。

面試必備 - Python 垃圾回收機(jī)制

眾所周知，Python 是一門(mén)面向?qū)ο笳Z(yǔ)言，在 Python 的世界一切皆對(duì)象。所以一切變量的本質(zhì)都是對(duì)象的一個(gè)指針而已。

Python 運(yùn)行過(guò)程中會(huì)不停的創(chuàng)建各種變量，而這些變量是需要存儲(chǔ)在內(nèi)存中的，隨著程序的不斷運(yùn)行，變量數(shù)量越來(lái)越多，所占用的空間勢(shì)必越來(lái)越大，如果對(duì)變量所占用的內(nèi)存空間管理不當(dāng)?shù)脑挘敲纯隙〞?huì)出現(xiàn) out of memory。程序大概率會(huì)被異常終止。

因此，對(duì)于內(nèi)存空間的有效合理管理變得尤為重要，那么 Python 是怎么解決這個(gè)問(wèn)題的呢。其實(shí)很簡(jiǎn)單，對(duì)不不可能再使用到的內(nèi)存進(jìn)行回收即可，像 C 語(yǔ)言中需要程序員手動(dòng)釋放內(nèi)存就是這個(gè)道理。但問(wèn)題是如何確定哪些內(nèi)存不再會(huì)被使用到呢？這就是我們今天要說(shuō)的垃圾回收了。

目前垃圾回收比較通用的解決辦法有三種，引用計(jì)數(shù)，標(biāo)記清除以及分代回收。

引用計(jì)數(shù)也是一種最直觀，最簡(jiǎn)單的垃圾收集技術(shù)。在 Python 中，大多數(shù)對(duì)象的生命周期都是通過(guò)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)來(lái)管理的。其原理非常簡(jiǎn)單，我們?yōu)槊總€(gè)對(duì)象維護(hù)一個(gè) ref 的字段用來(lái)記錄對(duì)象被引用的次數(shù)，每當(dāng)對(duì)象被創(chuàng)建或者被引用時(shí)將該對(duì)象的引用次數(shù)加一，當(dāng)對(duì)象的引用被銷(xiāo)毀時(shí)該對(duì)象的引用次數(shù)減一，當(dāng)對(duì)象的引用次數(shù)減到零時(shí)說(shuō)明程序中已經(jīng)沒(méi)有任何對(duì)象持有該對(duì)象的引用，換言之就是在以后的程序運(yùn)行中不會(huì)再次使用到該對(duì)象了，那么其所占用的空間也就可以被釋放了了。

我們來(lái)看看下面的例子。

函數(shù) print_memory_info 用來(lái)獲取程序占用的內(nèi)存空間大小，在 foo 函數(shù)中創(chuàng)建一個(gè)包含一百萬(wàn)個(gè)整數(shù)的列表。從打印結(jié)果我們可以看出，創(chuàng)建完列表之后程序耗用的內(nèi)存空間上升到了 55 MB。而當(dāng)函數(shù) foo 調(diào)用完畢之后內(nèi)存消耗又恢復(fù)正常。

這是因?yàn)槲覀冊(cè)诤瘮?shù) foo 中創(chuàng)建的 list 變量是局部變量，其作用域是當(dāng)前函數(shù)內(nèi)部，一旦函數(shù)執(zhí)行完畢，局部變量的引用會(huì)被自動(dòng)銷(xiāo)毀，即其引用次數(shù)會(huì)變?yōu)榱悖加玫膬?nèi)存空間也會(huì)被回收。

為了驗(yàn)證我們的想法，我們對(duì)函數(shù) foo 稍加改造。代碼如下：

稍加改造之后，即使 foo 函數(shù)調(diào)用結(jié)束其所消耗的內(nèi)存也未被釋放。

主要是因?yàn)槲覀儗⒑瘮?shù) foo 內(nèi)部產(chǎn)生的列表返回并在主程序中接收之后，這樣就會(huì)導(dǎo)致該列表的引用依然存在，該對(duì)象后續(xù)仍有可能被使用到，垃圾回收便不會(huì)回收該對(duì)象。

那么，什么時(shí)候?qū)ο蟮囊么螖?shù)才會(huì)增加呢。下面四種情況都會(huì)導(dǎo)致對(duì)象引用次數(shù)加一。

同理，對(duì)象引用次數(shù)減一的情況也有四種。

引用計(jì)數(shù)看起來(lái)非常簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)起來(lái)也不復(fù)雜，只需要維護(hù)一個(gè)字段保存對(duì)象被引用的次數(shù)即可，那么是不是就代表這種算法沒(méi)有缺點(diǎn)了呢。實(shí)則不然，我們知道引用次數(shù)為零的對(duì)象所占用的內(nèi)存空間肯定是需要被回收的。那引用次數(shù)不為零的對(duì)象呢，是不是就一定不能回收呢？

我們來(lái)看看下面的例子，只是對(duì)函數(shù) foo 進(jìn)行了改造，其余未做更改。

我們看到，在函數(shù) foo 內(nèi)部生成了兩個(gè)列表 list_a 和 list_b，然后將兩個(gè)列表分別添加到另外一個(gè)中。由結(jié)果可以看出，即使 foo 函數(shù)結(jié)束之后其所占用的內(nèi)存空間依然未被釋放。這是因?yàn)閷?duì)于 list_a 和 list_b 來(lái)說(shuō)雖然沒(méi)有被任何外部對(duì)象引用，但因?yàn)槎咧g交叉引用，以至于每個(gè)對(duì)象的引用計(jì)數(shù)都不為零，這也就造成了其所占用的空間永遠(yuǎn)不會(huì)被回收的尷尬局面。這個(gè)缺點(diǎn)是致命的。

為了解決交叉引用的問(wèn)題，Python 引入了標(biāo)記清除算法和分代回收算法。

顯然，可以包含其他對(duì)象引用的容器對(duì)象都有可能產(chǎn)生交叉引用問(wèn)題，而標(biāo)記清除算法就是為了解決交叉引用的問(wèn)題的。

標(biāo)記清除算法是一種基于對(duì)象可達(dá)性分析的回收算法，該算法分為兩個(gè)步驟，分別是標(biāo)記和清除。標(biāo)記階段，將所有活動(dòng)對(duì)象進(jìn)行標(biāo)記，清除階段將所有未進(jìn)行標(biāo)記的對(duì)象進(jìn)行回收即可。那么現(xiàn)在的為問(wèn)題變?yōu)榱?GC 是如何判定哪些是活動(dòng)對(duì)象的？

事實(shí)上 GC 會(huì)從根結(jié)點(diǎn)出發(fā)，與根結(jié)點(diǎn)直接相連或者間接相連的對(duì)象我們將其標(biāo)記為活動(dòng)對(duì)象（該對(duì)象可達(dá)），之后進(jìn)行回收階段，將未標(biāo)記的對(duì)象（不可達(dá)對(duì)象）進(jìn)行清除。前面所說(shuō)的根結(jié)點(diǎn)可以是全局變量，也可以是調(diào)用棧。

標(biāo)記清除算法主要用來(lái)處理一些容器對(duì)象，雖說(shuō)該方法完全可以做到不誤殺不遺漏，但 GC 時(shí)必須掃描整個(gè)堆內(nèi)存，即使只有少量的非可達(dá)對(duì)象需要回收也需要掃描全部對(duì)象。這是一種巨大的性能浪費(fèi)。

由于標(biāo)記清除算法需要掃描整個(gè)堆的所有對(duì)象導(dǎo)致其性能有所損耗，而且當(dāng)可以回收的對(duì)象越少時(shí)性能損耗越高。因此 Python 引入了分代回收算法，將系統(tǒng)中存活時(shí)間不同的對(duì)象劃分到不同的內(nèi)存區(qū)域，共三代，分別是 0 代，1 代 和 2 代。新生成的對(duì)象是 0 代，經(jīng)過(guò)一次垃圾回收之后，還存活的對(duì)象將會(huì)升級(jí)到 1 代，以此類(lèi)推，2 代中的對(duì)象是存活最久的對(duì)象。

那么什么時(shí)候觸發(fā)進(jìn)行垃圾回收算法呢。事實(shí)上隨著程序的運(yùn)行會(huì)不斷的創(chuàng)建新的對(duì)象，同時(shí)也會(huì)因?yàn)橐糜?jì)數(shù)為零而銷(xiāo)毀大部分對(duì)象，Python 會(huì)保持對(duì)這些對(duì)象的跟蹤，由于交叉引用的存在，以及程序中使用了長(zhǎng)時(shí)間存活的對(duì)象，這就造成了新生成的對(duì)象的數(shù)量會(huì)大于被回收的對(duì)象數(shù)量，一旦二者之間的差值達(dá)到某個(gè)閾值就會(huì)啟動(dòng)垃圾回收機(jī)制，使用標(biāo)記清除算法將死亡對(duì)象進(jìn)行清除，同時(shí)將存活對(duì)象移動(dòng)到 1 代。 以此類(lèi)推，當(dāng)二者的差值再次達(dá)到閾值時(shí)又觸發(fā)垃圾回收機(jī)制，將存活對(duì)象移動(dòng)到 2 代。

這樣通過(guò)對(duì)不同代的閾值做不同的設(shè)置，就可以做到在不同代使用不同的時(shí)間間隔進(jìn)行垃圾回收，以追求性能最大。

事實(shí)上，所有的程序都有一個(gè)相識(shí)的現(xiàn)象，那就是大部分的對(duì)象生存周期都是相當(dāng)短的，只有少量對(duì)象生命周期比較長(zhǎng)，甚至?xí)ｑv內(nèi)存，從程序開(kāi)始運(yùn)行持續(xù)到程序結(jié)束。而通過(guò)分代回收算法，做到了針對(duì)不同的區(qū)域采取不同的回收頻率，節(jié)約了大量的計(jì)算從而提高 Python 的性能。

除了上面所說(shuō)的差值達(dá)到一定閾值會(huì)觸發(fā)垃圾回收之外，我們還可以顯示的調(diào)用 gc.collect() 來(lái)觸發(fā)垃圾回收，最后當(dāng)程序退出時(shí)也會(huì)進(jìn)行垃圾回收。

本文介紹了 Python 的垃圾回收機(jī)制，垃圾回收是 Python 自帶的功能，并不需要程序員去手動(dòng)管理內(nèi)存。

其中引用計(jì)數(shù)法是最簡(jiǎn)單直接的，但是需要維護(hù)一個(gè)字段且針對(duì)交叉引用無(wú)能為力。

標(biāo)記清除算法主要是為了解決引用計(jì)數(shù)的交叉引用問(wèn)題，該算法的缺點(diǎn)就是需要掃描整個(gè)堆的所有對(duì)象，有點(diǎn)浪費(fèi)性能。

而分代回收算法的引入則完美解決了標(biāo)記清除算法需要掃描整個(gè)堆對(duì)象的性能浪費(fèi)問(wèn)題。該算法也是建立在標(biāo)記清除基礎(chǔ)之上的。

最后我們可以通過(guò) gc.collect() 手動(dòng)觸發(fā) GC 的操作。

題外話，如果你看過(guò) JVM 的垃圾回收算法之后會(huì)發(fā)現(xiàn) Python 的垃圾回收算法與其是如出一轍的，事實(shí)再次證明，程序語(yǔ)言設(shè)計(jì)時(shí)是會(huì)相互參考的。

python中的raise前的print打印沒(méi)有顯示

在 Python 中，raise 語(yǔ)句用于拋出一個(gè)異常。在 raise 語(yǔ)句之前的 print 語(yǔ)句會(huì)在拋出異常之前執(zhí)行，如果你在使用 raise 語(yǔ)句時(shí)發(fā)現(xiàn) print 語(yǔ)句沒(méi)有顯示，那么可能是因?yàn)?raise 語(yǔ)句之后的代碼沒(méi)有被執(zhí)行。

舉個(gè)例子，如果你有如下代碼：

def foo():

print("before raise")

raise Exception("error")

print("after raise")

foo()

那么在執(zhí)行 foo 函數(shù)時(shí)，會(huì)先打印 "before raise"，然后拋出 Exception 異常，因此 "after raise" 不會(huì)被打印出來(lái)。

如果你希望在拋出異常之前打印出相應(yīng)的信息，建議使用 try-except 語(yǔ)句來(lái)捕獲異常，在 except 塊中打印信息。這樣，就可以保證在拋出異常之前，所有的代碼都會(huì)被執(zhí)行。

例如，可以使用如下代碼來(lái)捕獲異常：

def foo():

try:

print("before raise")

raise Exception("error")

print("after raise")

except Exception as e:

print("error:", e)

foo()

在這種情況下，執(zhí)行 foo 函數(shù)時(shí)會(huì)先打印 "before raise"，然后拋出 Exception 異常，最后打印 "error: error"。

python問(wèn)題。 編程語(yǔ)言？

你的意思是不是指如果 foo 這個(gè)函數(shù)里的 a 變量如果獲取到的是 True 的時(shí)候，要讓 foo 這個(gè)函數(shù)外面的傳入的變量的 b 值變成 False？

如果是，那么代碼如下（注意程序縮進(jìn)）：

a=False

b=True

def foo():

global a # 將變量提檔，使用公共變量而不是私有變量

global b

if a:

b=False

return '123'

if b:

return '456'

a=True

b=True

print(foo())

print('Now B is: ' + str(b))

主要問(wèn)題是公共變量與私有變量的問(wèn)題。

python裝飾器是什么意思

裝飾器是程序開(kāi)發(fā)中經(jīng)常會(huì)用到的一個(gè)功能，用好了裝飾器，開(kāi)發(fā)效率如虎添翼，所以這也是Python面試中必問(wèn)的問(wèn)題，但對(duì)于好多小白來(lái)講，這個(gè)功能 有點(diǎn)繞，自學(xué)時(shí)直接繞過(guò)去了，然后面試問(wèn)到了就掛了，因?yàn)檠b飾器是程序開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)知識(shí)，這個(gè)都 不會(huì)，別跟人家說(shuō)你會(huì)Python, 看了下面的文章，保證你學(xué)會(huì)裝飾器。

1、先明白這段代碼

####?第一波?####

def?foo():

print?'foo'

foo?????#表示是函數(shù)

foo()???#表示執(zhí)行foo函數(shù)

####?第二波?####

def?foo():

print?'foo'

foo?=?lambda?x:?x?+?1

foo()???#?執(zhí)行下面的lambda表達(dá)式，而不再是原來(lái)的foo函數(shù)，因?yàn)楹瘮?shù)?foo?被重新定義了

2、需求來(lái)了

初創(chuàng)公司有N個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)，1個(gè)基礎(chǔ)平臺(tái)部門(mén)，基礎(chǔ)平臺(tái)負(fù)責(zé)提供底層的功能，如：數(shù)據(jù)庫(kù)操作、redis調(diào)用、監(jiān)控API等功能。業(yè)務(wù)部門(mén)使用基礎(chǔ)功能時(shí)，只需調(diào)用基礎(chǔ)平臺(tái)提供的功能即可。如下：

###############?基礎(chǔ)平臺(tái)提供的功能如下?###############

def?f1():

print?'f1'

def?f2():

print?'f2'

def?f3():

print?'f3'

def?f4():

print?'f4'

###############?業(yè)務(wù)部門(mén)A?調(diào)用基礎(chǔ)平臺(tái)提供的功能?###############

f1()

f2()

f3()

f4()

###############?業(yè)務(wù)部門(mén)B?調(diào)用基礎(chǔ)平臺(tái)提供的功能?###############

f1()

f2()

f3()

f4()

目前公司有條不紊的進(jìn)行著，但是，以前基礎(chǔ)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)人員在寫(xiě)代碼時(shí)候沒(méi)有關(guān)注驗(yàn)證相關(guān)的問(wèn)題，即：基礎(chǔ)平臺(tái)的提供的功能可以被任何人使用。現(xiàn)在需要對(duì)基礎(chǔ)平臺(tái)的所有功能進(jìn)行重構(gòu)，為平臺(tái)提供的所有功能添加驗(yàn)證機(jī)制，即：執(zhí)行功能前，先進(jìn)行驗(yàn)證。

老大把工作交給 Low B，他是這么做的：

跟每個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)交涉，每個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)自己寫(xiě)代碼，調(diào)用基礎(chǔ)平臺(tái)的功能之前先驗(yàn)證。誒，這樣一來(lái)基礎(chǔ)平臺(tái)就不需要做任何修改了。

當(dāng)天Low B 被開(kāi)除了…

老大把工作交給 Low BB，他是這么做的：

###############?基礎(chǔ)平臺(tái)提供的功能如下?###############

def?f1():

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

print?'f1'

def?f2():

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

print?'f2'

def?f3():

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

print?'f3'

def?f4():

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

print?'f4'

###############?業(yè)務(wù)部門(mén)不變?###############

###?業(yè)務(wù)部門(mén)A?調(diào)用基礎(chǔ)平臺(tái)提供的功能###

f1()

f2()

f3()

f4()

###?業(yè)務(wù)部門(mén)B?調(diào)用基礎(chǔ)平臺(tái)提供的功能?###

f1()

f2()

f3()

f4()

過(guò)了一周 Low BB 被開(kāi)除了…

老大把工作交給 Low BBB，他是這么做的：

只對(duì)基礎(chǔ)平臺(tái)的代碼進(jìn)行重構(gòu)，其他業(yè)務(wù)部門(mén)無(wú)需做任何修改

###############?基礎(chǔ)平臺(tái)提供的功能如下?###############

def?check_login():

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

pass

def?f1():

check_login()

print?'f1'

def?f2():

check_login()

print?'f2'

def?f3():

check_login()

print?'f3'

def?f4():

check_login()

print?'f4'

老大看了下Low BBB 的實(shí)現(xiàn)，嘴角漏出了一絲的欣慰的笑，語(yǔ)重心長(zhǎng)的跟Low BBB聊了個(gè)天：

老大說(shuō)：

寫(xiě)代碼要遵循開(kāi)發(fā)封閉原則，雖然在這個(gè)原則是用的面向?qū)ο箝_(kāi)發(fā)，但是也適用于函數(shù)式編程，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，它規(guī)定已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的功能代碼不允許被修改，但可以被擴(kuò)展，即：

封閉：已實(shí)現(xiàn)的功能代碼塊

開(kāi)放：對(duì)擴(kuò)展開(kāi)發(fā)

如果將開(kāi)放封閉原則應(yīng)用在上述需求中，那么就不允許在函數(shù) f1 、f2、f3、f4的內(nèi)部進(jìn)行修改代碼，老板就給了Low BBB一個(gè)實(shí)現(xiàn)方案：

def?w1(func):

def?inner():

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

return?func()

return?inner

@w1

def?f1():

print?'f1'

@w1

def?f2():

print?'f2'

@w1

def?f3():

print?'f3'

@w1

def?f4():

print?'f4'

對(duì)于上述代碼，也是僅僅對(duì)基礎(chǔ)平臺(tái)的代碼進(jìn)行修改，就可以實(shí)現(xiàn)在其他人調(diào)用函數(shù) f1 f2 f3 f4 之前都進(jìn)行【驗(yàn)證】操作，并且其他業(yè)務(wù)部門(mén)無(wú)需做任何操作。

Low BBB心驚膽戰(zhàn)的問(wèn)了下，這段代碼的內(nèi)部執(zhí)行原理是什么呢？

老大正要生氣，突然Low BBB的手機(jī)掉到地上，恰恰屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一緊一抖，喜笑顏開(kāi)，交定了Low BBB這個(gè)朋友。詳細(xì)的開(kāi)始講解了：

單獨(dú)以f1為例：

def?w1(func):

def?inner():

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

return?func()

return?inner

@w1

def?f1():

print?'f1'

當(dāng)寫(xiě)完這段代碼后（函數(shù)未被執(zhí)行、未被執(zhí)行、未被執(zhí)行），python解釋器就會(huì)從上到下解釋代碼，步驟如下：

def w1(func): ?==將w1函數(shù)加載到內(nèi)存

@w1

沒(méi)錯(cuò)，從表面上看解釋器僅僅會(huì)解釋這兩句代碼，因?yàn)楹瘮?shù)在沒(méi)有被調(diào)用之前其內(nèi)部代碼不會(huì)被執(zhí)行。

從表面上看解釋器著實(shí)會(huì)執(zhí)行這兩句，但是 @w1 這一句代碼里卻有大文章，@函數(shù)名?是python的一種語(yǔ)法糖。

如上例@w1內(nèi)部會(huì)執(zhí)行一下操作：

執(zhí)行w1函數(shù)，并將 @w1 下面的?函數(shù)?作為w1函數(shù)的參數(shù)，即：@w1 等價(jià)于 w1(f1)

所以，內(nèi)部就會(huì)去執(zhí)行：

def inner:

#驗(yàn)證

return f1() ? # func是參數(shù)，此時(shí) func 等于 f1

return inner ? ? # 返回的 inner，inner代表的是函數(shù)，非執(zhí)行函數(shù)

其實(shí)就是將原來(lái)的 f1 函數(shù)塞進(jìn)另外一個(gè)函數(shù)中

將執(zhí)行完的 w1 函數(shù)返回值賦值給@w1下面的函數(shù)的函數(shù)名

w1函數(shù)的返回值是：

def inner:

#驗(yàn)證

return 原來(lái)f1() ?# 此處的 f1 表示原來(lái)的f1函數(shù)

然后，將此返回值再重新賦值給 f1，即：

新f1 =?def inner:

#驗(yàn)證

return 原來(lái)f1()

所以，以后業(yè)務(wù)部門(mén)想要執(zhí)行 f1 函數(shù)時(shí)，就會(huì)執(zhí)行 新f1 函數(shù)，在 新f1 函數(shù)內(nèi)部先執(zhí)行驗(yàn)證，再執(zhí)行原來(lái)的f1函數(shù)，然后將 原來(lái)f1 函數(shù)的返回值 返回給了業(yè)務(wù)調(diào)用者。

如此一來(lái)， 即執(zhí)行了驗(yàn)證的功能，又執(zhí)行了原來(lái)f1函數(shù)的內(nèi)容，并將原f1函數(shù)返回值 返回給業(yè)務(wù)調(diào)用著

Low BBB 你明白了嗎？要是沒(méi)明白的話，我晚上去你家?guī)湍憬鉀Q吧！！！

先把上述流程看懂，之后還會(huì)繼續(xù)更新…

3、問(wèn)答時(shí)間

問(wèn)題：被裝飾的函數(shù)如果有參數(shù)呢？

#一個(gè)參數(shù)

def?w1(func):

def?inner(arg):

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

return?func(arg)

return?inner

@w1

def?f1(arg):

print?'f1'

#兩個(gè)參數(shù)

def?w1(func):

def?inner(arg1,arg2):

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

return?func(arg1,arg2)

return?inner

@w1

def?f1(arg1,arg2):

print?'f1'

#三個(gè)參數(shù)

def?w1(func):

def?inner(arg1,arg2,arg3):

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

return?func(arg1,arg2,arg3)

return?inner

@w1

def?f1(arg1,arg2,arg3):

print?'f1'

問(wèn)題：可以裝飾具有處理n個(gè)參數(shù)的函數(shù)的裝飾器？

def?w1(func):

def?inner(*args,**kwargs):

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

return?func(*args,**kwargs)

return?inner

@w1

def?f1(arg1,arg2,arg3):

print?'f1'

問(wèn)題：一個(gè)函數(shù)可以被多個(gè)裝飾器裝飾嗎？

def?w1(func):

def?inner(*args,**kwargs):

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

return?func(*args,**kwargs)

return?inner

def?w2(func):

def?inner(*args,**kwargs):

#?驗(yàn)證1

#?驗(yàn)證2

#?驗(yàn)證3

return?func(*args,**kwargs)

return?inner

@w1

@w2

def?f1(arg1,arg2,arg3):

print?'f1'

問(wèn)題：還有什么更吊的裝飾器嗎？

#!/usr/bin/env?python

#coding:utf-8

def?Before(request,kargs):

print?'before'

def?After(request,kargs):

print?'after'

def?Filter(before_func,after_func):

def?outer(main_func):

def?wrapper(request,kargs):

before_result?=?before_func(request,kargs)

if(before_result?!=?None):

return?before_result;

main_result?=?main_func(request,kargs)

if(main_result?!=?None):

return?main_result;

after_result?=?after_func(request,kargs)

if(after_result?!=?None):

return?after_result;

return?wrapper

return?outer

@Filter(Before,?After)

def?Index(request,kargs):

print?'index'

Python 中經(jīng)常看到 foo， 請(qǐng)問(wèn)foo是什么意思呢？

一般來(lái)說(shuō)是一個(gè)函數(shù)名或者是一個(gè)變量，沒(méi)有什么特別的意思，大家都這么寫(xiě)。就像說(shuō)某人時(shí)會(huì)叫他張三李四是一樣的...

名稱(chēng)欄目：python的foo函數(shù) c語(yǔ)言中fun函數(shù)
分享地址：http://chinadenli.net/article10/dodohdo.html

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