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20181130（装饰器补充，叠加多个装饰器，有参装…

2018-12-02 06:16:35来源：博客园阅读 ()

一、装饰器的补充

1、函数属性的传递

Python装饰器（decorator）在实现的时候，被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了（函数名等函数属性会发生改变），为了不影响，Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorator来消除这样的副作用。写一个decorator的时候，最好在实现之前加上functools的wrap，它能保留原有函数的名称和docstring。
简言之：导入wraps，即可将原函数的属性（解释文本等）传递给装饰器中对应的函数。
from functools import wraps  #从 functools导入wraps
?
def outter(func):
    @wraps(func)  #相当于一个装饰器，将func的属性传递给wraps
    def wrapper(*args,**kwargs):
        res=func(*args,**kwargs)
        return res
    return wrapper
?
@outter #index=outter(index) #index=wrapper
def index():
    """
    这是index函数....
    """
    print('from index')
?
?
index()
print(index.__doc__)  #输出index的说明文档
print(index.__name__)  #输出index的名字，index是函数的内存地址
输出结果为：
from index
?
    这是index函数....
    
index
?

1、叠加多个装饰器

加载顺序（outter函数的调用顺序）：自下而上

执行顺序（wrapper函数的执行顺序）：自上而下

# 叠加多个装饰器
# 1. 加载顺序(outter函数的调用顺序):自下而上
# 2. 执行顺序(wrapper函数的执行顺序):自上而下
?
?
def outter1(func1): #func1=wrapper2的内存地址
    print('加载了outter1')
    def wrapper1(*args,**kwargs):
        print('执行了wrapper1')
        res1=func1(*args,**kwargs)
        return res1
    return wrapper1
?
def outter2(func2): #func2=wrapper3的内存地址
    print('加载了outter2')
    def wrapper2(*args,**kwargs):
        print('执行了wrapper2')
        res2=func2(*args,**kwargs)
        return res2
    return wrapper2
?
def outter3(func3): # func3=最原始的那个index的内存地址
    print('加载了outter3')
    def wrapper3(*args,**kwargs):
        print('执行了wrapper3')
        res3=func3(*args,**kwargs)
        return res3
    return wrapper3
?
?
?
@outter1 # outter1(wrapper2的内存地址)======>index=wrapper1的内存地址
@outter2 # outter2(wrapper3的内存地址)======>wrapper2的内存地址
@outter3 # outter3(最原始的那个index的内存地址)===>wrapper3的内存地址
def index():
    print('from index')
?
print('======================================================')
index()
输出结果为：
加载了outter3
加载了outter2
加载了outter1
======================================================
执行了wrapper1
执行了wrapper2
执行了wrapper3
from index

import time
?
def timmer(func):
    def aaa(*args,**kwargs):
        start=time.time()
        res=func(*args,**kwargs) 
        stop=time.time()
        print('run time is %s' %(stop -start))
        return res
    return aaa
?
def auth(func):
    def bbb(*args,**kwargs):
        name=input('name>>>: ').strip()
        pwd=input('pwd>>>: ').strip()
        if name == 'egon' and pwd == '123':
            print('login successfull')
            res=func(*args,**kwargs)
            return res
        else:
            print('user or pwd error')
    return bbb
?
@auth
@timmer  #注意此处装饰器的先后顺序，调整装饰器的先后顺序，会得到不同的结果。
def index():
    time.sleep(1)
    print('from index')
?
index()

2、有参装饰器：三层的闭包函数

对于装饰器，三层就够了（第一层传参数，第二层传函数，第三层执行添加的功能和源代码）

import time
from functools import wraps
current_user={'user':None}
?
def auth(engine='file'):
    def outter(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*args,**kwargs):
            if current_user['user'] is not None:
                res=func(*args,**kwargs)
                return res
?
            user=input('username>>>: ').strip()
            pwd=input('password>>>: ').strip()
?
            if engine == 'file':
                # 基于文件的认证
                if user == 'egon' and pwd == '123':
                    print('login successfull')
                    current_user['user']=user
                    res=func(*args,**kwargs)
                    return res
                else:
                    print('user or password error')
            elif engine == 'mysql':
                # 基于mysql的认证
                print('基于mysql的认证')
            elif engine == 'ldap':
                # 基于ldap的认证
                print('基于ldap的认证')
            else:
                print('不知道engine')
        return wrapper
    return outter
?
@auth('ldap') #@outter #index=outter(index) # index=wrapper  #注意此处传参的方法
def index():
    time.sleep(1)
    print('from index')
?
@auth('mysql') #@outter # home=outter(home) #home=wrapper  #注意此处传参的方法
def home(name):
    print('welcome %s' %name)
?
index()
home('egon')
?
输出结果：
username>>>: egon
password>>>: 123
基于ldap的认证
username>>>: egon
password>>>: 123
基于mysql的认证

二、三元表达式

只能将if else这种简单的取代，有elif的不行。

res='ok' if False else 'no'  #条件成立输出左侧的值，否则输出右侧的值，可以简化if。。。else语句。
print(res)
输出结果为：
no

三、生成式

列表生成式

# l=[]
# for i in range(10):
#     if i>4:
#         l.append(i**2)
# print(l)  
上下代码功能一致
l=[i**2 for i in range(10) if i >4]  #后面不能使用else，无论是if else还是for else，可以对循环的参数进行操作
print(l)
输出结果为：
[25, 36, 49, 64, 81]
?
?
# 映射和判断
names=['egon','go_on','kevin','wxx']
print([name.upper() for name in names]) #映射关系
print([name for name in names if name.endswith('on')])  #判断关系
print([name.upper() for name in names if name.endswith('on')])  #映射叠加判断关系
输出的结果：
['EGON', 'GO_ON', 'KEVIN', 'WXX']
['egon', 'go_on']
['EGON', 'GO_ON']

字典生成式：key和value需要有对应关系才好处理。

res={i:i**2 for i in range(10) if i > 3} #注意字典的生成格式
print(res)
?
print({i for i in 'hello'})  #注意此处生成的是集合！
输出结果为：
{4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
{'e', 'h', 'l', 'o'}

四、匿名函数：匿名函数就是只定义了一个函数的内存地址，主要用于临时使用一次的场景。

a=(lambda x,y:x+y)(1,2)  #格式为“lambda 参数：表达式”后接括号内输入参数，匿名函数自带return，可以得到返回值
print(a)
输出结果为3

五、内置函数

1、max和min

print(max([10,11,-3,23]))  #max会从列表中先取出两个值比较，再将较大的和下一个值比较
输出结果为：
23

比较value的值，然后输出对应的key：
salaries={
    'egon':3000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}
?
def func(k):
    return salaries[k]
?
print(max(salaries,key=lambda k:salaries[k]))  #此处第一个salaries是一个序列，其中的元素会被遍历，作为参数k进行函数的运算，不理解的话看下面
print(min(salaries,key=func))  #其实没有必要做成有名函数，匿名函数就可以了。
# for循环的结果         比较依据
# 'egon'                3000
# 'alex'                100000000
# 'wupeiqi'             10000
# 'yuanhao'             2000
输出结果为：
alex
yuanhao
?
max的解释：
max(iterable, *[, key, default])
max(arg1, arg2, *args[, key])
字典是可迭代的，结果为key值，
salaries={
    'egon':3000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}
?
l=list(salaries)
print(l)
输出结果为：
['egon', 'alex', 'wupeiqi', 'yuanhao']
?
res=max((1,2),[1,1],key = lambda x : x[1])
print(res)
输出结果为：
(1, 2)

sorted函数：

def sorted(*args, **kwargs): # real signature unknown
    """
    Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.
    
    A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the
    reverse flag can be set to request the result in descending order.
    """
    
以升序返回包含iterable中所有项的新列表。
可以提供自定义键功能来自定义排序顺序，以及可以设置反向标志以按降序请求结果。

匿名函数与其他函数的结合应用：

salaries={
    'egon':3000,
    'alex':100000000,
    'wupeiqi':10000,
    'yuanhao':2000
}
print(sorted(salaries,key=lambda k:salaries[k],reverse=True)) #字典中的key变成序列作为参数传入后面的匿名函数，由升序改为降序排列。
输出结果为：
['alex', 'wupeiqi', 'egon', 'yuanhao']