python利用装饰器进行运算的实例分析

yipeiwu_com6年前Python基础

今天想用python的装饰器做一个运算,代码如下

>>> def mu(x):
  def _mu(*args,**kwargs):
    return x*x
  return _mu

>>> @mu
def test(x,y):
  print '%s,%s' %(x,y)

>>> test(3,5)

Traceback (most recent call last):
 File "<pyshell#111>", line 1, in <module>
  test(3,5)
 File "<pyshell#106>", line 3, in _mu
  return x*x
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'function' and 'function'

原来是不能这样弄的  函数与函数是不能运算的啊!

怎么办呢?

In [1]: from functools import wraps

In [2]: def mu(x):
  ...:     @wraps(x)
  ...:     def _mu(*args,**kwargs):
  ...:             x,y=args
  ...:             return x*x
  ...:     return _mu
  ...: 

In [3]: @mu
  ...: def test(x,y):
  ...:     print '%s,%s' %(x,y)
  ...:   

In [4]: test(3,4)
Out[4]: 9

Python装饰器(decorator)在实现的时候,有一些细节需要被注意。例如,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)

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。

以上所述就是本文的 全部内容了,希望大家能够喜欢。

相关文章

详解使用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix)

详解使用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix)

Summary 涉及到分类问题,我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路,本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵(confusion_matrix),本文只提供代...

详解10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

详解10个可以快速用Python进行数据分析的小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的,特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术,既可以节省时间,还可能挽救“生命”。 一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物,并且可以成为真正的生产...

基于scrapy实现的简单蜘蛛采集程序

本文实例讲述了基于scrapy实现的简单蜘蛛采集程序。分享给大家供大家参考。具体如下: # Standard Python library imports # 3rd party i...

python转换字符串为摩尔斯电码的方法

本文实例讲述了python转换字符串为摩尔斯电码的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下: chars = ",.0123456789?abcdefghijklmnop...

Mac中Python 3环境下安装scrapy的方法教程

Mac中Python 3环境下安装scrapy的方法教程

前言 最近抽空想学习一下python的爬虫框架scrapy,在mac下安装的时候遇到了问题,逐一解决了问题,分享一下,话不多说了,来一起看看详细的介绍吧。 步骤如下: 1. 从官网 下载...