折腾了一天的装饰器，貌似理解了其中的一点点．．．#!/usr/bin/env python3 #coding=utf-8 import getpass import sys from netmiko import ConnectHandler from netmiko.ssh_exception import NetMikoTimeoutException,NetMikoAuthenticationExceptiondef auth(Conn): def wrapper(ip,username,password): device = { device_type: cisco_ios, ip: ip, userna...
闭包： 攻克装饰器之前，我们需要找到一些武器来帮助我们。 装饰器： 概念 装饰器本质上是一个函数，该函数用来处理其他函数，它可以让其他函数在不需要修改代码的前提下增加额外的功能，装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景，比如：插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等应用场景。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与函数功能本身无关的雷...
1.迭代器 迭代器有两个基本方法,iter()和next(),next()完成后会引发StopIteration异常 a='abcdef' b=iter(a) #创建迭代器对象 print(type(b))while True:try:print(next(b))except StopIteration:break 输出结果:2.生成器 生成器就是含有yield关键字的函数,是一种用普通语法定义的迭代器. def gen():yield 'a'yield 'b'yield 'c'g=gen() print(type(g)) while True:try:print(next(g))except StopIteration:break 输出结果:系统遇到...
很久没有怎么用装饰器了，重新温习了一下装饰器的使用，直接上代码： #coding=utf-8def logging(level): def wrapper(func): def inner_wrapper(*args, **kwargs): print("[{level}]: enter function {func}()".format( level=level, func=func.__name__)) return func(*args, **kwargs) return inner_wrapper return wrapper@logging(level=INFO)def ...
Python中的装饰器是你进入Python大门的一道坎，不管你跨不跨过去它都在那里。 为什么需要装饰器 我们假设你的程序实现了say_hello()和say_goodbye()两个函数。 def say_hello():print "hello!"def say_goodbye():print "hello!" # bug hereif __name__ == '__main__':say_hello()say_goodbye()但是在实际调用中，我们发现程序出错了，上面的代码打印了两个hello。经过调试你发现是say_goodbye()出错了。老板要求调用每个方法前都要...
retry 偶然看到一篇文章，想到了前几天的一个需求，git pull性能不稳，需要加入重试机制，正好这个装饰器的实例符合这样的场景。 # coding:utf-8 import time import logging import socket from functools import wraps logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)def retry(retries=3, delay=1):def wrapper(func):@wraps(func)def proxy(*args, **kwargs):count = retrieserror = Nonewhile count > 0:try:return func(*args, **...
按照这个顺序去循序渐进理解装饰器：高阶函数->柯里化->装饰器 在python里，函数可以是对象，可以作为普通变量、参数、返回值等等。 所以高阶函数定义： 1.输入一个或多个函数作为参数； 2.输出一个函数。 例如样式： y = g(f(x)) 闭包就是一个高阶函数：def counter(base):def inc(step=1):nonlocal base # 注意这里要使用nonlocal关键字，参见函数作用域那一篇base += stepreturn basereturn inc python内置的很多函数都是...
迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退，不过这也没什么，因为人们很少在迭代途中往后退。另外，迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素。迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件。...
装饰器的写法补充： 通常装饰器的写法是@func()，而有的时候为了减少出错率，可能会写成@func，没有()括号，这时我们可以这样定义，来减少括号。下面通过两个例子还看。 一般装饰器的写法： 1 def log(func=None):2 3 def inner(*args, **kwargs):4 print(do something before)5 res = func(*args, **kwargs)6 print(do something after)7 return rees8 9 return inner 10 11 #使...
本文重点：解决了类里面定义的装饰器，在同一个类里面使用的问题，并实现了装饰器的类属性参数传递目录：一、基本装饰器二、在类里定义装饰器，装饰本类内函数三、类装饰器正文：一、基本装饰器 装饰不带参数的函数def clothes(func): def wear(): print(Buy clothes!{}.format(func.__name__)) return func() return wear@clothes def body(): print(The body feels could!) #备注：@是语...
要求：1、三个页面：主页面（home）、书店（book）、金融页面（finance）2、有两种登陆方式：主页面和书店页面使用京东账户登陆，金融页面使用微信账户登录2、输入：1 ，进入主页面，以此类推；输入：2 ，进入书店页面；输入：3 ，进入金融页面3、进入页面时检测有没有登陆，如果没有调用登陆接口，使用账号密码登陆，在任何界面，只需登陆一次即可4、账户信息保存在文件里5、在任意界面，输入：Q ，退出程序 源代码： login_sta...
作用：扩展原函数的功能，使用原函数名进行调用 原型-使用语法糖之前 import time def func(): print(大家好) time.sleep(0.1) def timmer(f): #装饰器函数 def inner(): start = time.time() f() end = time.time() print(end - start) return inner func=timmer(func) #func获得inner地址 func() #其实执行的是inner() 使用语法糖之后—原函数没有返回值 import ...
今天详细的研究了一下装饰器，怎么说呢，这个语言这种东西真的是要不断去消化和理解的，单纯的依靠外来的资源是比较难去学明白的，如果你还不明白装饰器那么不妨往下读一读，当你明白了装饰器之后，我们都会发现这个东西不是我们想象的那么难的一件事，但是我们如果想给一个完全没了解的人讲明白他的原理以及一些操作的时候就会发现有的东西，只可意会而不能去言传。哈哈哈，我这个人废话好多。 那么，开始了！简单介绍一下装饰...
1.容器(container) 容器是一种把多个元素组织在一起的数据结构，容器中的元素可以逐个地迭代获取，可以用in, not in关键字判断元素是否包含在容器中。通常这类数据结构把所有的元素存储在内存中（也有一些特例，并不是所有的元素都放在内存，比如迭代器和生成器对象）在Python中，常见的容器对象有：list, deque, …. set, frozensets, …. dict, defaultdict, OrderedDict, Counter, …. tuple, namedtuple, … str容器比较容易理...
闭包是一种函数，从形式上来说是函数内部定义（嵌套）函数，实现函数的扩展。在开发过程中，考虑到兼容性和耦合度问题，如果想在原有的函数基础上添加东西而又不改动原有函数的结构，通常会使用闭包。但闭包的功能还不只是这个。实际上，闭包会保留定义函数时存在的自由变量的绑定，这样在调用函数时，虽然定义作用域不可用了，但是仍然可以使用那些绑定的变量。简单来说，普通函数在调用完后，函数内部的变量就释放了（因为直接调...