@符号在Python中做什么?
当前回答
实例
class Pizza(object):
def __init__(self):
self.toppings = []
def __call__(self, topping):
# When using '@instance_of_pizza' before a function definition
# the function gets passed onto 'topping'.
self.toppings.append(topping())
def __repr__(self):
return str(self.toppings)
pizza = Pizza()
@pizza
def cheese():
return 'cheese'
@pizza
def sauce():
return 'sauce'
print pizza
# ['cheese', 'sauce']
这表明,在装饰器之后定义的函数/方法/类基本上只是作为参数传递给@符号之后的函数/函数。
第一次目击
微框架Flask从一开始就以以下格式介绍装饰器:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return "Hello World!"
这反过来又转化为:
rule = "/"
view_func = hello
# They go as arguments here in 'flask/app.py'
def add_url_rule(self, rule, endpoint=None, view_func=None, **options):
pass
意识到这一点,我终于可以和弗拉斯克和平相处了。
其他回答
从Python 3.5开始,“@”用作矩阵乘法的专用中缀符号(PEP 0465——请参见https://www.python.org/dev/peps/pep-0465/)
实例
class Pizza(object):
def __init__(self):
self.toppings = []
def __call__(self, topping):
# When using '@instance_of_pizza' before a function definition
# the function gets passed onto 'topping'.
self.toppings.append(topping())
def __repr__(self):
return str(self.toppings)
pizza = Pizza()
@pizza
def cheese():
return 'cheese'
@pizza
def sauce():
return 'sauce'
print pizza
# ['cheese', 'sauce']
这表明,在装饰器之后定义的函数/方法/类基本上只是作为参数传递给@符号之后的函数/函数。
第一次目击
微框架Flask从一开始就以以下格式介绍装饰器:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello():
return "Hello World!"
这反过来又转化为:
rule = "/"
view_func = hello
# They go as arguments here in 'flask/app.py'
def add_url_rule(self, rule, endpoint=None, view_func=None, **options):
pass
意识到这一点,我终于可以和弗拉斯克和平相处了。
此代码段:
def decorator(func):
return func
@decorator
def some_func():
pass
相当于此代码:
def decorator(func):
return func
def some_func():
pass
some_func = decorator(some_func)
在装饰器的定义中,您可以添加一些通常不会由函数返回的修改后的内容。
行开头的@符号用于类和函数修饰符:
PEP 318:装饰Python装饰器
最常见的Python装饰器有:
@财产@分类法@静态方法
行中间的@可能是矩阵乘法:
@作为二进制运算符。
Python装饰器就像函数或类的包装器。这还是太概念化了。
def function_decorator(func):
def wrapped_func():
# Do something before the function is executed
func()
# Do something after the function has been executed
return wrapped_func
上面的代码是装饰函数的装饰器的定义。function_decorator是装饰器的名称。
wrapped_func是内部函数的名称,实际上它只在这个decorator定义中使用。func是被修饰的函数。在内部函数wrapped_func中,我们可以在调用func之前和之后执行任何操作。在定义了decorator之后,我们只需按如下方式使用它。
@function_decorator
def func():
pass
然后,每当我们调用函数func时,我们在decorator中定义的行为也将被执行。
例子:
from functools import wraps
def mydecorator(f):
@wraps(f)
def wrapped(*args, **kwargs):
print "Before decorated function"
r = f(*args, **kwargs)
print "After decorated function"
return r
return wrapped
@mydecorator
def myfunc(myarg):
print "my function", myarg
return "return value"
r = myfunc('asdf')
print r
输出:
Before decorated function
my function asdf
After decorated function
return value
推荐文章
- 从matplotlib中的颜色映射中获取单个颜色
- 将Pandas或Numpy Nan替换为None以用于MysqlDB
- 使用pandas对同一列进行多个聚合
- 使用Python解析HTML
- django MultiValueDictKeyError错误,我如何处理它
- 如何在for循环期间修改列表条目?
- 我如何在Django中创建一个鼻涕虫?
- 没有名为'django.core.urlresolvers'的模块
- 蟒蛇导出环境文件
- Django - makemigrations -未检测到任何更改
- SQLAlchemy:引擎、连接和会话差异
- 在Python Pandas中删除多个列中的所有重复行
- 更改pandas DataFrame中的特定列名
- 将Pandas多索引转换为列
- 熊猫在每组中获得最高的n个记录