python装饰器decorator介绍
一、装饰器decorator
decorator设计模式允许动态地对现有的对象或函数包装以至于修改现有的职责和行为,简单地讲用来动态地扩展现有的功能。其实也就是其他语言中的AOP的概念,将对象或函数的真正功能也其他辅助的功能的分离。
二、Python中的decorator
python中的decorator通常为输入一个函数,经过装饰后返回另一个函数。 比较常用的功能一般使用decorator来实现,例如python自带的staticmethod和classmethod。
装饰器有两种形式:
代码如下:
@A
def foo():
pass
相当于:
代码如下:
def foo():
pass
foo = A(foo)
第二种为带参数的:
代码如下:
@A(arg)
def foo():
pass
则相当于:
代码如下:
def foo():
pass
foo = A(arg)(foo)
可以看出第一种的装饰器是个返回函数的函数,第二种的装饰器是个返回函数的函数的函数。
python中的decorator可以多个同时使用,如下:
代码如下:
@A
@B
@C
def f (): pass
# it is same as below
def f(): pass
f = A(B(C(f)))
三、Python中常用的decorator实例
decorator通常用来在执行前进行权限认证,日志记录,甚至修改传入参数,或者在执行后对返回结果进行预处理,甚至可以截断函数的执行等等。
实例1:
代码如下:
from functools import wraps
def logged(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print (func.__name__() + " was called")
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
print (f.__name__) # prints 'f'
print (f.__doc__) # prints 'does some math'
注意functools.wraps()函数的作用:调用经过装饰的函数,相当于调用一个新函数,那查看函数参数,注释,甚至函数名的时候,就只能看到装饰器的相关信息,被包装函数的信息被丢掉了。而wraps则可以帮你转移这些信息,参见http://stackoverflow.com/questions/308999/what-does-functools-wraps-do

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PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.

Golang ist in Bezug auf Leistung und Skalierbarkeit besser als Python. 1) Golangs Kompilierungseigenschaften und effizientes Parallelitätsmodell machen es in hohen Parallelitätsszenarien gut ab. 2) Python wird als interpretierte Sprache langsam ausgeführt, kann aber die Leistung durch Tools wie Cython optimieren.

Golang und Python haben jeweils ihre eigenen Vorteile: Golang ist für hohe Leistung und gleichzeitige Programmierung geeignet, während Python für Datenwissenschaft und Webentwicklung geeignet ist. Golang ist bekannt für sein Parallelitätsmodell und seine effiziente Leistung, während Python für sein Ökosystem für die kurze Syntax und sein reiches Bibliothek bekannt ist.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Sowohl Python als auch JavaScripts Entscheidungen in Entwicklungsumgebungen sind wichtig. 1) Die Entwicklungsumgebung von Python umfasst Pycharm, Jupyternotebook und Anaconda, die für Datenwissenschaft und schnelles Prototyping geeignet sind. 2) Die Entwicklungsumgebung von JavaScript umfasst Node.JS, VSCODE und WebPack, die für die Entwicklung von Front-End- und Back-End-Entwicklung geeignet sind. Durch die Auswahl der richtigen Tools nach den Projektbedürfnissen kann die Entwicklung der Entwicklung und die Erfolgsquote der Projekte verbessert werden.
