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  • python - @ 修饰符作用函数定义的上一行有 @functionname 的修饰,解释器读到这样的修饰之后,先解析@后的内容,直接就把@下一行的函数或者类作为 @ 后边的函数的参数,然后将返回值赋值给下一行修饰的函数对象....

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    python - @ 修饰符作用函数定义的上一行有 @functionname 的修饰,解释器读到这样的修饰之后,先解析@后的内容,直接就把@下一行的函数或者类作为 @ 后边的函数的参数,然后将返回值赋值给下一行修饰的函数对象. 即: 从第一个函数修饰符开始,自下而上做参数传递,实际上是使用约定的函数修饰符达到函数嵌套的目的...

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    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 cc 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https:blog.csdn.netweixin_36670529articledetails103132252python函数修饰符@的作用是为现有函数增加额外的功能,常用于插入日志、性能测试、事务处理等等。 创建函数修饰符的规则:修饰符是一个函数修饰符...

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    string | boolean | undefined 原data message = hello 计算属性 private getreversedmessage (): string = ; 这时候运行项目? 这就是简单的父子组件? 6. 参考文章typescript—javascript with superpowers—part iivue withtypescripttypescript + 大型项目实战python修饰符 (一)—— 函数修饰符“@”typescript ...

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    参考文章typescript—javascript with superpowers—part iivue withtypescripttypescript + 大型项目实战python修饰符 (一)—— 函数修饰符“@”typescript 中的 interface 和type到底有什么区别作者掘金文章总集需要转载到公众号的喊我加下白名单就行了。 「真全栈之路」web前端开发的后端指南「vue实践」5分钟撸...

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    作为访问修饰符,但仅作为对话,因为python没有真正意义上的访问修饰符:单一领先下划线 充当弱“内部使用”指标。 _星号导入(from m import *)将忽略以... 开头的所有标识符 例:a.py _bogus = im a bogus variable __bogus = im a bogus with 2 underscores___triple = 3.1415 class_ = plants type_ = red ...

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    原标题 | three ways to use the walrus operator in python作 者 | jonathanhsu翻 译 | 人气呆毛选手审 校 | 鸢尾、唐里注:敬请点击文末【阅读原文】访问文中相关链接,pc查看体验更佳。 随着python 3.8的发布,赋值表达式运算符(也称为海象运算符)也发布了。 运算符使值的赋值可以传递到表达式中。 这通常会使...

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  • @符号在python中是一个特殊的修饰符,在一定地条件下可以使代码简化,保护核心代码的完整性。1、@property先来看下一般情况下class类函数,定义一个Student类,stu实例化对象,输出结果显示xiaoming字样。class ...

    @符号在python中是一个特殊的修饰符,在一定地条件下可以使代码简化,保护核心代码的完整性。

    1、@property

    先来看下一般情况下class类函数,定义一个Student类,stu实例化对象,输出结果显示xiaoming字样。

    class Student():

    def __init__(self, name):

    self._name = name

    def sname(self):

    return self._name

    stu = Student('xiaoming')

    print(stu.sname())

    #xiaoming

    增加@property之后,输出结果也显示xiaoming字样,与上面输出结果一致,但调用的时候,stu.sname后面省了一个括号@property可以使类方法转化成属性,直接通过方法名来访问方法

    class Student():

    def __init__(self, name):

    self._name = name

    @property

    def sname(self):

    return self._name

    stu = Student('xiaoming')

    print(stu.sname)

    #xiaoming

    如果这时你想修改sname属性,使用下面语句,你会发现报错

    stu.sname='zhangsan'

    Traceback (most recent call last):

    File "D:/pythonstudy/data_ap/test.py", line 120, in

    stu.sname='zhangsan'

    AttributeError: can't set attribute

    但是这时如果使用@函数名.setter,可以重新设置属性值

    class Student():

    def __init__(self, name):

    self._name = name

    @property

    def sname(self):

    return self._name

    @sname.setter

    def sname(self, value):

    self._sname = value

    stu = Student('xiaoming')

    stu.sname='zhangsan'

    print(stu.sname)

    #xiaoming

    2、@classmethod

    @classmethod将对象方法转化成类方法,并注意类方法函数参数写法上需要加上cls作为参数,但调用的时候不用加参数。

    class MyClass():

    @classmethod

    def thisIsClassMethod(cls,parameter):

    print("this is a class method")

    print(cls.__name__)

    print(type(cls)) #打印类型为classobj

    if __name__ == "__main__":

    MyClass.thisIsClassMethod(None)

    print(type(MyClass))

    '''

    this is a class method

    MyClass

    '''

    3、@staticmethod

    这时将对象方法转化成静态方法,可以被类直接调用

    class MyClass:

    @staticmethod

    def thisIsStaticMethod():

    print("This is static method")

    if __name__ == "__main__":

    MyClass.thisIsStaticMethod()

    #This is static method

    4、保护核心代码

    func是核心代码,不能更改,但想要在该代码基础上扩展功能。这时重新定义一个两层函数,内层函数的输出是一个函数对象,并在func函数前面增加@deco进行修饰

    import time

    def deco(func):

    def wrapper():

    startTime = time.time()

    func()

    endTime = time.time()

    msecs = (endTime - startTime)*1000

    print("time is %d ms" %msecs)

    return wrapper

    @deco

    def func():

    print("hello")

    time.sleep(1)

    print("world")

    if __name__ == '__main__':

    f = func

    f()

    '''

    hello

    time is 1000 ms

    world

    '''

    如果核心代码带参数,只需要在内层函数中增加参数即可

    def deco(func):

    def wrapper(a,b):

    startTime = time.time()

    func(a,b)

    endTime = time.time()

    msecs = (endTime - startTime)*1000

    print("time is %d ms" %msecs)

    return wrapper

    @deco

    def func(a,b):

    print("hello")

    time.sleep(1)

    print("result is %d" % (a + b))

    if __name__ == '__main__':

    f = func

    f(2,4)

    '''

    hello

    result is 6

    time is 1000 ms

    '''

    如果参数的个数不确定的情况下,使用*args,可以理解为一个数组,**kwargs可以理解为一个键值对

    如果参数的个数不确定的:

    def wrapper(*args, **kwargs):

    startTime = time.time()

    func(*args, **kwargs)

    endTime = time.time()

    msecs = (endTime - startTime)*1000

    print("time is %d ms" %msecs)

    return wrapper

    @deco

    def func(a,b):

    print("hello,here is a func for add :")

    time.sleep(1)

    print("result is %d" %(a+b))

    @deco

    def func2(a,b,c):

    print("hello,here is a func for add :")

    time.sleep(1)

    print("result is %d" %(a+b+c))

    if __name__ == '__main__':

    f = func

    func2(3,4,5)

    f(3,4)

    '''

    hello,here is a func for add :

    result is 12

    time is 1000 ms

    hello,here is a func for add :

    result is 7

    time is 1000 ms

    '''

    @用法大概总结了这些,如果还有其他用法欢迎评论与留言

    展开全文
  • 今天看到Python中的一个修饰符'@',不了解它的使用,查看了下官方文档,有了一点了解。不得不佩服老外,治学很严谨,在python网站相关网页上把为什么使用decorator(主要为了简便一些代码),以及使用什么字符,甚至...

    今天看到Python中的一个修饰符'@',不了解它的使用,查看了下官方文档,有了一点了解。

    不得不佩服老外,治学很严谨,在python网站相关网页上把为什么使用decorator(主要为了简便一些代码),以及使用什么字符,甚至语法怎么设计写了个详详细细,好长的一篇啊。

    这是查看的其中一篇,我翻译关键部分的一些内容,又摘取一些有用的,有空再翻译。

    @dec2

    @dec1deffunc(arg1, arg2, ...):pass

    This is equivalent to(等价于):

    deffunc(arg1, arg2, ...):passfunc= dec2(dec1(func))

    使用示例:

    Much of the discussion on comp.lang.pythonand the python-devmailing list focuses on the use of decorators as a cleaner way to use the staticmethod()and classmethod()builtins. This capability is much more powerful than that. This section presents some examples of use.

    在comp.lang.python和 python-dev的大部分讨论集中在更简捷地使用内置修饰符staticmethod()和 classmethod()上。但修饰符的功能远比这强大。下面会对它的使用进行一些讲解:

    1.Define a function to be executed at exit. Note that the function isn't actually "wrapped" in the usual sense.

    1.定义一个执行即退出的函数。注意,这个函数并不像通常情况那样,被真正包裹。

    defonexit(f):importatexit

    atexit.register(f)returnf

    @onexitdeffunc():

    ...

    Note that this example is probably not suitable for real usage, but is for example purposes only.

    注意,这个示例可能并不能准确表达在实际中的使用,它只是做一个示例。

    2. Define a class with a singleton instance. Note that once the class

    disappears enterprising programmers would have to be more creative to

    create more instances. (From Shane Hathaway onpython-dev.)

    2.定义一个只能产生一个实例的类(有实例后,这个类不能再产生新的实例)。注意,一旦这个类失效了(估计意思是保存在下文的singleton中字典中的相应键失效),就会促使程序员让这个类产生更多的实例。(来自于python-dev的Shane

    Hathaway)

    defsingleton(cls):

    instances={}defgetinstance():if cls not ininstances:

    instances[cls]=cls()returninstances[cls]returngetinstance

    @singletonclassMyClass:

    ...

    余下基本可以参照着读懂了,以后再翻译。 3.Add attributes to a function. (Based on an example posted by Anders Munch on python-dev.)

    def attrs(**kwds):defdecorate(f):for k inkwds:

    setattr(f, k, kwds[k])returnfreturndecorate

    @attrs(versionadded="2.2",

    author="Guido van Rossum")defmymethod(f):

    ...

    4.Enforce function argument and return types. Note that this copies the func_name attribute from the old to the new function. func_name was made writable in Python 2.4a3:

    def accepts(*types):defcheck_accepts(f):assert len(types) ==f.func_code.co_argcountdef new_f(*args, **kwds):for (a, t) inzip(args, types):assertisinstance(a, t), \"arg %r does not match %s" %(a,t)return f(*args, **kwds)

    new_f.func_name=f.func_namereturnnew_freturncheck_acceptsdefreturns(rtype):defcheck_returns(f):def new_f(*args, **kwds):

    result= f(*args, **kwds)assertisinstance(result, rtype), \"return value %r does not match %s" %(result,rtype)returnresult

    new_f.func_name=f.func_namereturnnew_freturncheck_returns

    @accepts(int, (int,float))

    @returns((int,float))deffunc(arg1, arg2):return arg1 * arg2

    5.Declare that a class implements a particular (set of) interface(s). This is from a posting by Bob Ippolito

    on python-devbased on experience

    with PyProtocols

    def provides(*interfaces):"""An actual, working, implementation of provides for

    the current implementation of PyProtocols. Not

    particularly important for the PEP text."""

    defprovides(typ):

    declareImplementation(typ, instancesProvide=interfaces)returntypreturnprovidesclassIBar(Interface):"""Declare something about IBar here"""@provides(IBar)classFoo(object):"""Implement something here..."""

    Of course, all these examples are possible today, though without syntactic support.

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  • ‘@’引用已有的函数,对下面的函数进行修饰。引用函数必须放在修饰函数的上面,引用函数的返回值,返回给被修饰的函数一个简单的栗子:1 deffunA(fn):2 print('A') # 输出A3 fn() #执行传入的fn参数 输出B4 ...

    ‘@’引用已有的函数,对下面的函数进行修饰。引用函数必须放在修饰函数的上面,引用函数的返回值,返回给被修饰的函数

    一个简单的栗子:

    1 deffunA(fn):2 print('A')    # 输出A3 fn() #执行传入的fn参数  输出B

    4 return 'fkit'  # 返回给funB

    5 '''

    6 下面装饰效果相当于:funA(funB),7 funB将会替换(装饰)成该语句的返回值;8 由于funA()函数返回fkit,因此funB就是fkit9 '''

    10 @funA11 deffunB():12 print('B')13 print(funB) #此时再运行funB函数输出的是fkit

    这里funA是引用的函数,funB是被修饰的函数。@修饰符的功能就是把funB当做参数传递给funA,然后把funA的返回值返回到funB

    这意味着程序要完成两步操作:

    将 funB 作为 funA() 的参数,也就是上面代码中 @funA 相当于执行 funA(funB)。

    将 funB 替换成上一步执行的结果,funA() 执行完成后返回 fkit,因此 funB 就不再是函数,而是被替换成一个字符串。

    输出如下:

    A

    B

    Fkit

    当然,也可以返回一个函数,看下面这个栗子:

    1 defmy_decorator(func):2 def wrapper(): #暂时跳过这个函数

    3 '''decorator'''

    4 print('Decorated function...')5 print('123')6 return wrapper #把wrapper函数返回给test

    7

    8

    9 @my_decorator #decorator(test())

    10 deftest():11 """Testword"""

    12 print('Test function')13

    14

    15 test()16 print("函数名:%s" % test.__name__)

    输出如下:

    123

    Decorated function...

    函数名:wrapper

    可以看出,最先输出了第五行的‘123’,然后是第四行的‘Decorated function...’,最后是第十六行的函数名,下面捋一下代码的执行顺序:

    最先执行了第9行代码,开始运行被引用函数,被引用函数的返回值是里面的嵌套函数wrapper,暂时跳过这个嵌套函数,运行到第5行,此时输出‘123’;运行第六行把内嵌函数返回给test函数,此时@修饰符的作用就算是已经完成了,接下来,代码运行第15行,调用test函数,但此时并没有test里面的

    'Test function',二是输出了wrapper里面的'Decorated function...',这就是把函数作为被引用函数返回值的效果,此时的test本质上已经不再是test了,二是被引用函数的返回值wrapper函数,所以输出内容是wrapper函数里面的,最后,我们输出函数名验证一下。

    这就是@修饰符的作用了,还不会飞的小菜鸡,文章有错误欢迎大佬随时指正。

    -----------------------------------------努力,不只是一种习惯,更是一种品质。

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    @修饰符:在模块或者类里面修饰函数或者方法。。 只可以在模块或类定义层内对函数进行修饰,不允许修修饰一个类。 一个修饰符就是一个函数,它将被修饰的函数做为参数,并返回修饰后的同名函数或其它可调用的东西。...
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  • python@修饰符

    2020-08-02 15:46:39
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  • python中@修饰符的使用

    2020-09-16 21:56:09
    刚开始学python,记录一下python中@修饰符的使用,最简单的理解 定义 def funA(x): print('funA') ret=x() print(ret) return ret @funA def funB(x='B'): print('funB') ret=x print(ret) return ret ...
  • python中的@修饰符

    2021-09-09 14:58:35
    python中的@类修饰符 解释:对于带参数的修饰符,参数首先传入修饰符函数中,然后返回一个函数A,接着被修饰类作为函数A的参数进行下一步处理;对于不带参数的修饰符,类直接作为修饰符函数的参数。对于参数完整...
  • python中@修饰符用法

    千次阅读 2018-12-03 13:47:50
     ‘@’符号用作函数修饰符python2.4新增加的功能,修饰符必须出现在函数定义前一行,不允许和函数定义在同一行。也就是说@A def f(): 是非法的。 只可以在模块或类定义层内对函数进行修饰,不允许修修饰一个类。...
  • Python中@修饰符的使用

    2020-03-16 15:47:58
    定义:@是修饰符,后面跟定义好的函数,用来修饰其他函数 作用:已被修饰的函数为参数,返回修饰函数的运行结果 注意:运行时遇见@修饰符,就会调用函数 创建函数修饰符的规则: (1)修饰符是一个函数 (2)...
  • Python - @ 修饰符作用

    千次阅读 2017-06-14 14:53:43
    Python - @ 修饰符作用函数定义的上一行有 @functionName 的修饰,解释器读到这样的修饰之后,先解析@后的内容,直接就把@下一行的函数或者类作为 @ 后边的函数的参数,然后将返回值赋值给下一行修饰的函数对象....
  • python中的@修饰符

    2014-04-19 16:49:13
    python中的@修饰符
  • python中的 @ 修饰符

    千次阅读 2017-01-11 22:18:40
    @符号用作函数修饰符python2.4新增加的功能,修饰符必须出现在函数定义前一行,不允许和函数定义在同一行。一个修饰符就是一个函数,它将被修饰的函数做为参数,并返回修饰后的同名函数或其它可调用的东西。 def ...
  • python@修饰符decorator 调用流程: 先调用@后面修饰的函数,装饰器函数之后定义的函数作为装饰器函数的参数,装饰器后的函数必须提前定义,否则编译器不认识。 装饰器函数(被@装饰的函数)接收一个参数,这个参数...
  • http://1.chaoxu.sinaapp.com/archives/1871 Python的@修饰符和装饰器发表于 2015 年 5 月 10 日 由 xiaoxuPython的修饰器的英文名叫Decorator。‘@’修饰符必须出现在函数定义前一行,不允许和函数定义在同一行...
  • 想象一下这个很常见的场景,你写了一个方法只提供给以登陆的用户访问(事实上我也是通过django的@login_required才了解到@修饰符的),你可以写以下代码: [python] view plaincopy

空空如也

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