python的函数修饰的简单介绍

Python中的“ @”（@）符号有什么作用？

【@】符号在python中是装饰器的意思。

装饰器对一个可调用对象（函数、方法、类等等）进行装饰，它返回的也是一个可调用对象。

一般情况下，装饰器是对被装饰对象的修饰与增强。用现实事物类比的话，可以类比为中间商：中间商不生产产品，它将工厂生产的产品进行包装、运输后再销售给顾客。装饰器不实现核心功能，它提供对目标函数调用的封装与强。

它装饰的方法返回值是一个对象（BillList、Bill、List[BillDetail]等），而装饰器【enabled_cache】的作用如它的名称一样：使用缓存。可以看到，这个装饰器函数中定义了一个函数【wrapper】然后将这个wrapper作为返回值。这样，原本调用ProductionBos.bill_with_last_week的代码就不需要做任何改变就能享受到ProductionBos.bill_with_last_week原有的功能（得到一个BillList对象）和enabled_cache提供的附加功能（如果该对象有缓存，就不再从数据库查询）。

相关问答

Q1: python 中 @ 是什么意思

修饰符，比如说

class A:

@staticmethod

def m(self):

pass

就相当于

class A:

def m(self):

pass

m = staticmethod(m)

其实就是一调用一个函数参数为下行的变量，并且替换它

扩展资料：

函数修饰符

@用做函数的修饰符，可以在模块或者类的定义层内对函数进行修饰，出现在函数定义的前一行，不允许和函数定义在同一行。

一个修饰符就是一个函数，它将被修饰的函数作为参数，并返回修饰后的同名函数或其他可调用的东西。

在Python的函数中偶尔会看到函数定义的上一行有@functionName的修饰，当解释器读到@这样的修饰符的时候会优先解除@后的内容，直接就把@的下一行的函数或者类作为@后边函数的参数，然后将返回值赋给下一个修饰的函数对象。

参考资料来源：百度百科-Python （计算机程序设计语言）

Q2: python让一个循环不影响其他代码

循环是一种常用的程序控制结构。我们常说，机器相比人类的最大优点之一，就是机器可以不眠不休的重复做某件事情，但人却不行。而“循环”，则是实现让机器不断重复工作的关键概念。

在循环语法方面，Python 表现的即传统又不传统。它虽然抛弃了常见的 for(init;condition;incrment) 三段式结构，但还是选择了 for 和 while 这两个经典的关键字来表达循环。绝大多数情况下，我们的循环需求都可以用 forin来满足， while相比之下用的则更少些。

虽然循环的语法很简单，但是要写好它确并不容易。在这篇文章里，我们将探讨什么是“地道”的循环代码，以及如何编写它们。

什么是“地道”的循环？

“地道”这个词，通常被用来形容某人做某件事情时，非常符合当地传统，做的非常好。打个比方，你去参加一个朋友聚会，同桌的有一位广东人，对方一开口，句句都是标准京腔、完美儿化音。那你可以对她说：“您的北京话说的真地道”。

既然“地道”这个词形容的经常是口音、做菜的口味这类实实在在的东西，那“地道”的循环代码又是什么意思呢？让我拿一个经典的例子来解释一下。

如果你去问一位刚学习 Python 一个月的人：“如何在遍历一个列表的同时获取当前下标？”。他可能会交出这样的代码：



上面的循环虽然没错，但它确一点都不“地道”。一个拥有三年 Python 开发经验的人会说，代码应该这么写：

enumerate() 是 Python 的一个内置函数，它接收一个“可迭代”对象作为参数，然后返回一个不断生成 (当前下标,当前元素) 的新可迭代对象。这个场景使用它最适合不过。

所以，在上面的例子里，我们会认为第二段循环代码比第一段更“地道”。因为它用更直观的代码，更聪明的完成了工作。

enumerate() 所代表的编程思路

不过，判断某段循环代码是否地道，并不仅仅是以知道或不知道某个内置方法作为标准。我们可以从上面的例子挖掘出更深层的东西。

如你所见，Python 的 for 循环只有 forin这一种结构，而结构里的前半部分 - 赋值给 item- 没有太多花样可玩。所以后半部分的 可迭代对象 是我们唯一能够大做文章的东西。而以 enumerate() 函数为代表的“修饰函数”，刚好提供了一种思路：通过修饰可迭代对象来优化循环本身。

这就引出了我的第一个建议。

建议1：使用函数修饰被迭代对象来优化循环

使用修饰函数处理可迭代对象，可以在各种方面影响循环代码。而要找到合适的例子来演示这个方法，并不用去太远，内置模块 itertools 就是一个绝佳的例子。

简单来说，itertools 是一个包含很多面向可迭代对象的工具函数集。我在之前的系列文章《容器的门道》里提到过它。

如果要学习 itertools，那么 Python 官方文档 是你的首选，里面有非常详细的模块相关资料。但在这篇文章里，侧重点将和官方文档稍有不同。我会通过一些常见的代码场景，来详细解释它是如何改善循环代码的。

1. 使用 product 扁平化多层嵌套循环

虽然我们都知道“扁平的代码比嵌套的好”。但有时针对某类需求，似乎一定得写多层嵌套循环才行。比如下面这段：



对于这种需要嵌套遍历多个对象的多层循环代码，我们可以使用 product() 函数来优化它。product() 可以接收多个可迭代对象，然后根据它们的笛卡尔积不断生成结果。



相比之前的代码，使用 product() 的函数只用了一层 for 循环就完成了任务，代码变得更精炼了。

2. 使用 islice 实现循环内隔行处理

有一份包含 Reddit 帖子标题的外部数据文件，里面的内容格式是这样的：



可能是为了美观，在这份文件里的每两个标题之间，都有一个 "---" 分隔符。现在，我们需要获取文件里所有的标题列表，所以在遍历文件内容的过程中，必须跳过这些无意义的分隔符。

参考之前对 enumerate() 函数的了解，我们可以通过在循环内加一段基于当前循环序号的 if 判断来做到这一点：



但对于这类在循环内进行隔行处理的需求来说，如果使用 itertools 里的 islice() 函数修饰被循环对象，可以让循环体代码变得更简单直接。

islice(seq,start,end,step) 函数和数组切片操作（ list[start:stop:step] ）有着几乎一模一样的参数。如果需要在循环内部进行隔行处理的话，只要设置第三个递进步长参数 step 值为 2 即可（默认为 1）。



3. 使用 takewhile 替代 break 语句

有时，我们需要在每次循环开始时，判断循环是否需要提前结束。比如下面这样：



对于这类需要提前中断的循环，我们可以使用 takewhile() 函数来简化它。takewhile(predicate,iterable)会在迭代 iterable 的过程中不断使用当前对象作为参数调用 predicate 函数并测试返回结果，如果函数返回值为真，则生成当前对象，循环继续。否则立即中断当前循环。

使用 takewhile 的代码样例：



itertools 里面还有一些其他有意思的工具函数，他们都可以用来和循环搭配使用，比如使用 chain 函数扁平化双层嵌套循环、使用 zip_longest 函数一次同时循环多个对象等等。

篇幅有限，我在这里不再一一介绍。如果有兴趣，可以自行去官方文档详细了解。

4. 使用生成器编写自己的修饰函数

除了 itertools 提供的那些函数外，我们还可以非常方便的使用生成器来定义自己的循环修饰函数。

让我们拿一个简单的函数举例：



在上面的函数里，循环体内为了过滤掉所有奇数，引入了一条额外的 if 判断语句。如果要简化循环体内容，我们可以定义一个生成器函数来专门进行偶数过滤：



将 numbers 变量使用 even_only 函数装饰后， sum_even_only_v2 函数内部便不用继续关注“偶数过滤”逻辑了，只需要简单完成求和即可。

Hint：当然，上面的这个函数其实并不实用。在现实世界里，这种简单需求最适合直接用生成器/列表表达式搞定：sum(numfornuminnumbersifnum%2==0)

建议2：按职责拆解循环体内复杂代码块

我一直觉得循环是一个比较神奇的东西，每当你写下一个新的循环代码块，就好像开辟了一片黑魔法阵，阵内的所有内容都会开始无休止的重复执行。

但我同时发现，这片黑魔法阵除了能带来好处，它还会引诱你不断往阵内塞入越来越多的代码，包括过滤掉无效元素、预处理数据、打印日志等等。甚至一些原本不属于同一抽象的内容，也会被塞入到同一片黑魔法阵内。

Q3: python中怎么设定函数形参的类型

#Python 2.5

#这个可以用修饰器来完成

#但是一般不会限制参数类型

#给python的函数修饰你个思路:

def argfilter(*types):

def deco(func):

#这是修饰器

def newfunc(*args):

#新python的函数修饰的函数

if len(types)==len(args):

correct = True

for i in range(len(args)):

if not isinstance(args[i], types[i]):

#判断类型

correct = False

if correct:

return func(*args)

#返回原函数值

else:

raise TypeError

else:

raise TypeError

return newfunc

#由修饰器返回新python的函数修饰的函数

return deco

#返回作为修饰器的函数

@argfilter(int, str)

#指定参数类型

def func(i, s):

#定义被修饰的函数

print i, s

#之后你想限制类型的话, 就这样:

#@argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)

#def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数):

#

...

#

#相当于:

#def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数):

#

...

#yourfunc = argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)(yourfunc)

python的函数修饰的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python的函数修饰的信息别忘了在本站进行查找喔。