urls.py: from django.conf.urls import url from app01 import views urlpatterns = [ url(r'^login/', views.login), url(r'^home/', views.home), url(r'^index/', views.index), url(r'^logout/', views.logout), ] views.py: from django.shortcuts import render,

:昨天聊了一下构造.今天试了一下.感觉昨天聊的还是不够细化.今天结合代码实现,加以一点补充. 首先观察下面这个例子 from functools import wrapsdef decorator(f): @wraps(f) def decorated_function(object_id,*args, **kwargs): print(object_id) return f(object_id,*args, **kwargs) return decorated_function@decorat

最近新需求来了,要给系统增加几个资源权限.尽量减少代码的改动和程序的复杂程度.所以还是使用装饰器比较科学 之前用了一些登录验证的现成装饰器模块.然后仿写一些用户管理部分的权限装饰器.比如下面这种 def permission_required(permission): def decorator(f): @wraps(f) def decorated_function(*args, **kwargs): if not current_user.can(permission): abort(403

1.装饰器原理 def f1(arg): print '验证' arg() def func(): print ' #.将被调用函数封装到另外一个函数 func = f1(func) #.对原函数重新赋值 func() 现在有这样一种需求,原来的基础设施组提供的API接口函数需要都添加验证功能,解决的方法如下: def auth(func): def inner(): #添加验证功能 print 'before' func() return inner def f1(): #原来的函数 prin

首先介绍装饰器,以下是一段标注了特殊输出的代码.用于帮助理解装饰器的调用过程. import time def Decorator_one(arg1): info = "\033[1;31;40mthis is Decorator_one with para " + str(arg1) print(info) def _Decorator_one(func): print('\033[1;31;40mthis is _Decorator_one') def __Decorator_on

今天来讨论一下装饰器.装饰器是一个很著名的设计模式,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. 1. 装饰器入门 1.1. 需求是怎么来的? 装饰器的定义很是抽象,我们来看一个小例子. def foo(): print 'in foo()' foo() 这是一个很无聊的函数没错.但是突然有一个更无聊的

前几天向几位新同事介绍项目,被问起了@login_required的实现,我说这是django框架提供的装饰器方法,验证用户是否登录,只要这样用就行了,因为自己不熟,并没有做过多解释. 今天查看django官网,忽然发现,装饰器用法并不是django框架提供的,而是python的一种语法,真心汗一个,自以为python用的很熟了,看来是井底之蛙! 恰逢周末,静下心来了解一下python的装饰器方法. 谈到代码里的装饰器,很自然的想到了设计模式中的装饰器模式,为了防止再次张冠李戴,特意翻了翻设计模

装饰器模式,重点在于装饰.装饰的核心仍旧是被装饰对象. 类比于Java编程的时候的包装模式,是同样的道理.虽然概念上稍有不同但是原理上还是比较相近的.下面我就来谈一谈我对Python的装饰器的学习的一点心得吧. 关于作用域 Python作用域 体现在LEGB中: L:local 函数内部 E: enclosing 函数内部和内置函数之间 G:global 全局性质,有命名空间的限制 B:build-in 内置函数,由python解释器管理 学过编程的人一眼就可以看得出来大致是什么意思,所以这里不

继续上次的进度:https://www.cnblogs.com/flashBoxer/p/9847521.html 正文: 装饰类 在类中有两种不通的方式使用装饰器,第一个和我们之前做过的函数非常相似:在类的方法上应用.这也是当时引入装饰器的原因之一 一些常用的装饰器已经内置到python中,像@classmethod @staticmethod @property.这三个装饰器我们之前都介绍过,这段就不翻译了(打字手酸,偷懒下) 下面的Circle 类使用了@classmethod @stat

翻译前想说的话: 这是一篇介绍python装饰器的文章,对比之前看到的类似介绍装饰器的文章,个人认为无人可出其右,文章由浅到深,由函数介绍到装饰器的高级应用,每个介绍必有例子说明.文章太长,看完原文后我计划按照文章作者的划分,将分为两章翻出来和大家分享,如果你觉得干的还不错,就点个赞吧. 目录: 函数 一等对象 内部函数 从函数中返回函数 简单装饰器 语法糖 复用装饰器 装饰器传参 从装饰器返回值 你是谁? 一些现实中的例子 时间函数 调试代码 给代码降速 注册插件 用户是否登录? 有想象力的装

引言: 装饰器是python面向对象编程三大器之一,另外两个迭代器.生成器只是我现在还没有遇到必须使用的场景,等确实需要用到的时候,在补充资料:装饰器在某些场景真的是必要的,比如定义了一个类或者一个函数,在后面的编程过程中发现需要对定义好的类增加一些功能:或者说有一些功能是某一类函数公用的功能,可以将这个功能做成装饰器来装饰这一类功能:场景还有很多,先来大体了解下装饰器的创建以及基本的实现原理: 文章来源: http://blog.csdn.net/TangHuanan/article/deta

你必须学写Python装饰器的五个理由 ----装饰器能对你所写的代码产生极大的正面作用 作者:Aaron Maxwell,2016年5月5日 Python装饰器是很容易使用的.任何一个会写Python函数的人都能够学会使用装饰器,比如下面这个: 但是,写出一个装饰器是一个完全不一样的技能.而且这也不是,你不得不理解下面这些: 1.闭包 2.如何将函数作为"第一类"参数来使用 3.变量参数 4.参数解包 5.甚至是Python是如何装载源码的一些细节 所有这些都需要花很多时间去理解和掌

Python 装饰器执行顺序 之前同事问到两个装饰器在代码中使用顺序不同会不会有什么问题,装饰器是对被装饰的函数做了一层包装,然后执行的时候执行了被包装后的函数,例如: def decorator_a(fun): def inner_a(*args, **kwargs): print 'inner_a' return fun(*args, **kwargs) return inner_a @decorator_a def test(): print 'test_func' test() inne

浅析装饰器 通常情况下,给一个对象添加新功能有三种方式: 直接给对象所属的类添加方法: 使用组合:(在新类中创建原有类的对象,重复利用已有类的功能) 使用继承:(可以使用现有类的,无需重复编写原有类进行功能上的扩展) 一般情况下,优先使用组合,而不是继承.但是装饰器属于第四种,动态的改变对象从而扩展对象的功能. 一般装饰器的应用场景有打印日志,性能测试,事务处理,权限校验: Python 内置装饰器的工作原理 理解Python装饰器工作原理,首先需要理解闭包这一概念.闭包指的是一个函数嵌套一个函

可参考:https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7743876.html suqare(5)等价于power(2)(5):cube(5)等价于power(3)(5): power相当于是一个工厂,由于参数不同,得到了两个不同的生产线,一个是square一个是cube,前者是返回参数的平方,后者返回的是参数的立方:这就是展开讨论的意义. 由于嵌套函数的外层作用域会被保存下来,所以在执行square=power(2)时,square变量指向的这个exp_of函数

Python装饰器教程展示了如何在Python中使用装饰器基本功能. 文章目录 1 使用教程 1.1 Python装饰器简单示例 1.2 带@符号的Python装饰器 1.3 用参数修饰函数 1.4 Python装饰器修改数据 1.5 Python多层装饰器 1.6 Python装饰器计时示例 2 参考 1 使用教程 Python函数是一等公民.这意味着函数与Python中的其他对象具有同等的状态.可以将函数分配给变量,存储在集合中,动态创建和删除或作为参数传递.嵌套函数也称为内部函数,指的是在

关于python装饰器,不是系统的介绍,只是说一下某些问题 1 首先了解变量作用于非常重要 2 其次要了解闭包 def logger(func): def inner(*args, **kwargs): print "Arguments were: %s, %s" % (args, kwargs) return func(*args, **kwargs) return inner 在这里面,func是被装饰的函数,*args, **kwargs是 func要接收的参数 3 装饰器 @l

1.python装饰器 刚刚接触python的装饰器,简直懵逼了,直接不懂什么意思啊有木有,自己都忘了走了多少遍Debug,查了多少遍资料,猜有点点开始明白了.总结了一下解释得比较好的,通俗易懂的来说明一下: 小P闲来无事,随便翻看自己以前写的一些函数,忽然对一个最最最基础的函数起了兴趣: def sum1(): sum = 1 + 2 print(sum) sum1() 此时小P想看看这个函数执行用了多长时间,所以写了几句代码插进去了: import time def sum1(): star

Python装饰器学习(九步入门)   这是在Python学习小组上介绍的内容,现学现卖.多练习是好的学习方式. 第一步:最简单的函数,准备附加额外功能 1 2 3 4 5 6 7 8 # -*- coding:gbk -*- '''示例1: 最简单的函数,表示调用了两次'''   def myfunc():     print("myfunc() called.")   myfunc() myfunc() 第二步:使用装饰函数在函数执行前和执行后分别附加额外功能 1 2 3 4 5

简单记录一下利用python装饰器来调整函数的方法.现在有个需求:参数line范围为1-16,要求把9-16的范围转化为1-8,即9对应1,10对应2,...,16对应8. 下面是例子: def format_lines(): def make_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs): lines = list(args)[1:] new_args = list() for index, line in enumerate(lines): if i

最近看到有个装饰器的例子,没看懂, #!/usr/bin/python class decorator(object): def __init__(self,f): print "initial decorator" f() def __call__(self): print "call decorator" @decorator def fun(): print "in the fun" print "after " fun