装饰器,几乎各大Python框架中都能看到它的身影,足以表明它的价值!它有动态改变函数或类功能的魔力!
考虑到本公众号更多的是为了让大家能够在工作中得心应手,而不是测试理论的介绍,所以公众号已经从“IT自动化测试”正式更名为“自动化测试实战”,船长也会继续把工作共需要用到的知识和框架介绍给大家,希望大家能够少走弯路,早日成为“大神”。 十一长假已经第三天了,不知道小伙伴们是不是都已经到家了,船长在这里祝大家国庆中秋双节快乐!没有回家的小伙伴也要照顾好自己哦~多给家里打个电话! 休息的同时,我们也要抓住这个可以自由学习的机会,不要偷懒哦~~
在python的学习过程中,如果我们想进阶的话,装饰器这个概念无论如何都是绕不开的,初学者甚至还嫌弃上了,这玩意有什么用呢?看着概念又费解,还用的不畅快,不如不学,正所谓技多不压身,学了顶多掉头发不是嘛,没其他坏处O(∩_∩)O而且,这个是从初学者向高阶晋级的一道坎
假如你想在交互模式下打印出美观的对象,那么标准库中的 pprint.pprint() 函数或许是一个不错的选择。但是,如果你想 DIY 一个自己看着舒服的打印模式,那么你很可能会写一长串的 if/else 语句,来判断传进来对象的类型。
装饰器本质上也是函数,接受函数对象来作为参数,并在装饰器的内部来调用接受的函数对象完成相关的函数调用。也可以这样理解,为了方便在几个不同函数调用之前或者之后完成相关的统一操作,注意是完成统一的操作,可以传参数使得装饰器不完全一样,后面会讲到。最重要的应用如工程应用上记录相关的内部调用接口的流水日志,不同的接口需要统一的样式,所以可以用装饰器来实现。先简单看一下示例:
说下 Click 模块是干啥的,简单说,它就是把我们的 Python 脚本的一些函数,通过 添加带有 Click 关键字的装饰器进行装饰进而将函数调用的形式转化为命令行传参的形式然后执行。听不懂也没关系,我们会一步一步来,基本上按照我的实际应用情况来写的。 本文不会涉及太多复杂的语法和理论,将会用通俗的语言和大家进行分享。
其实整个functools模块都值得讲一下,我们后面会出一个专门的文章来讲。今天我们先来看下functools.wraps。
文章目录 1. 装饰器在导入的时候就会执行 2. functools.wraps 装饰器,保持 被装饰的函数的 `__name__` 的值不变 3. functools.lru_cache 实现备忘录 4. functools.singledispatch 处理多个不同的输入类型 5. 堆叠装饰器 6. 参数化装饰器 learn from 《流畅的python》 def deco(func): def inner(): print("running inner()") r
装饰器是 Python 的一个重要部分。它是修改其他函数的功能的函数,有助于让我们的代码更简短
有时候我们项目中的某些功能做些修改即需要对内部的某些函数添加一些附加功能,但是为了安全起见不想改变函数的源代码以及函数的调用方式,那么装饰器在这个地方会给我们带来很大的帮助。
在上面的命令中,我们定义一个return_sum()的函数,这个函数返回一个sum的函数,sum函数的作用是求一个可迭代对象的所有元素的和,当我们直接调用return_sum函数的时候,返回值f是一个函数,再次调用这个函数,我们可以得到序列的和。其中,内部的sum函数相当于引用了外部的参数,当return_sum返回函数sum时,相关参数和变量都保存在返回的函数中,这种情况在python中称之为“闭包”,需要和B-box区分开来哦。
__str__ 函数,当print当前实例化对象的时候,会打印出该函数中的return的信息,相当于Java中的 toString 函数,也就是对象的描述信息的定义函数
一、fixture简介 学pytest就不得不说fixture,fixture是pytest的精髓所在,类似unittest中setup/teardown这种前后置东西。但是比它们要强大、灵活很多,它的优势是可以跨文件共享 fixture的目的是提供一个固定基线,在该基线上测试可以可靠地和重复地执行。fixture提供了区别于传统单元测试(setup/teardown)有显著改进 1、有独立的命名,并通过声明它们从测试函数、模块、类或整个项目中的使用来激活。 2、按模块化的方式实现,每个fixture都可以互相调用。 3、fixture的范围从简单的单元扩展到复杂的功能测试,允许根据配置和组件选项对fixture和测试用例进行参数化,或者跨函数function、类class、模块module或整个测试会话sessio范围。
讲解闭包之前,需要理解一个概念,Python 中定义的函数,也可以像变量一样,将一个函数名,赋值给另一个变量名,赋值后,此变量名就可以做为该函数的一个别名使用,进行调用函数,此功能在讲解列表操作的sort() 方法时使用过,sort()方法的 key 参数传入的就是一个函数名。
Python 中的装饰器是你进入 Python 大门的一道坎,不管你跨不跨过去它都在那里。
前面一篇对python装饰器有了初步的了解了,但是还不够完美,领导看了后又提出了新的需求,希望运行的日志能显示出具体运行的哪个函数。
You are never too old to set another goal or to dream a new dream.
Python装饰器对于Python初学者可能是一个比较抽象的概念,在了解装饰器之前,我们必须先熟悉Pythond方法的一个特性:Python中的方法可以像普通变量一样当做参数传递给另外一个方法,我们来看一个例子:
Python提供了可变参数*args和关键字参数**kwargs,有了这两个参数,装饰器就可以用于任意目标函数了。
python装饰器本质上就是一个函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外的功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。 很多python初学者学到面向对象类和方法是一道大坎,那么python中的装饰器是你进入Python高级语法大门的一道坎。
装饰器 由于函数也是一个对象,而且函数对象可以被赋值给变量,所以,通过变量也能调用该函数。 >>> def now(): ... print('2018-3-27') ... >>> f = now >>> f() 2018-3-27 函数对象有一个__name__属性,可以拿到函数的名字: >>> now.__name__ 'now' >>> f.__name__ 'now' 现在,假设我们要增强now()函数的功能,比如,在函数调用前后自动打印日志,但又不希望修改now()函数的定义,这种在代码
函数允许程序的控制在不同的代码片段之间切换,函数的重要意义在于可以在程序中清晰地分离不同的任务,将复杂的问题分解为几个相对简单的子问题,并逐个解决。即“分而治之”。
本质上,装饰器(decorator)就是一个返回函数的高阶函数。拿到一个函数,返回一个函数,或者拿到一个类,返回另一个类。
引入 如果你学过Java的UML设计模式,那么你一定对Decorator Pattern和你熟悉,Decorator Pattern即装饰器模式(也译修饰器模式),是著名的四人帮(Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson, John Vlissides. 设计模式:可复用面向对象软件的基础. 北京: 机械工业出版社)书中介绍的23种设计模式之一。 In object-oriented programming, the decorator pattern is a d
类的方法,其基本结构与第7章中学过的函数近似,就普通的方法而言,仿照函数编写即可。然而类里面还会有一些不普通的方法,比如本节将要介绍的“类方法”和“静态方法”。这些方法都是为了让程序更简洁、紧凑而创立的。如果不使用这些方法,也能编写程序,但是用了它们,则锦上添花。
终于期末考试结束了,聪明的小明同学现在当然是美滋滋的过暑假了,左手一只瓜,右手一本书~正在给老乡小张同学拓展他研究多日的知识点
Python 拥有丰富强大的功能和表达特性,其中之一便是装饰器,装饰器能够在不改变函数、方法、类本身的情况下丰富他们的功能。 比如,我们有一个函数 func ,我们希望在不改变函数的前提下记录函数运行的时间。 再比如,web 开发中,对于某一功能 vip_func ,只允许 VIP 用户使用,在不改变该函数本身的情况下,该如何做呢? 类似的例子还有很多,今天我们结合大量的例子来谈谈装饰器。对装饰器不太了解的同学,准备空闲的 30 分钟,打开编辑器,一起开始本周的学习之旅吧! 1、关于函数你应该知道 在正式介
在实际代码中可能需要使用参数化的装饰器。如果用函数作为装饰器的话,那么解决方法很简单:再增加一层包装。例如:
Python装饰器(fuctional decorators)就是用于拓展原来函数功能的一种函数,目的是在不改变原函数名(或类名)的情况下,给函数增加新的功能。
在Python里面,函数可以作为参数传入一个函数,函数也可以复制给变量,通过变量调用函数。装饰器可以扩展一个函数的功能,为函数做一个装饰器注解,可以把装饰器里面定义的功能于所有函数提前执行,提升代码的复用程度。
如果按照正常的写法直接在视图函数上加装饰器@wrapper,则会报错,这是因为加完装饰器之后,原函数名就改变了。
函数装饰器和闭包紧密结合,入参func代表被装饰函数,通过自由变量绑定后,调用函数并返回结果。
装饰器(Decorators)在 Python 中,主要作用是修改函数的功能,而且修改前提是不变动原函数代码,装饰器会返回一个函数对象,所以有的地方会把装饰器叫做 “函数的函数”。
上一篇文章主要以一步一步演进的方式介绍了装饰器的工作原理以及使用(没看的小伙伴可以关注一下 一文读懂Python装饰器由来(一)),其实只要认真学习上一篇文章,已经能够满足日常对装饰器的使用了。但是,若想真正理解装饰器,并进行更高阶的使用还要了解其他一些知识:
通过get_current_function_name()获取函数调用时的各级函数名,如果其中存在以test_开头的函数名,则将其赋值给pvid,并以关键字参数的形式传入需调用的类中
内部函数可以引用外部函数的参数和局部变量,当外部函数返回内部函数时,相关参数和变量
本文章是在阅读精通Python设计模式(中文版)(https://book.douban.com/subject/26829015/),以及阅读 Mask R-CNN 第三方Tensorflow代码的基础上记录得到。 豆瓣上似乎对该书的评价不高,这里仅以此书为基础,试图理解Python中常见的设计模式,并有效看懂相关代码。 01 工厂模式 1.1 实际需求 假设我希望对多种 CNN model (例如 "AlexNet" 和 "VGGNet")的分类性能进行测试,因此我可能需要去实现不同的 CNN mode
斯蒂文是个厨师,有一天开始研究汉堡 (burger) 的做法,第一次他只用鸡肉饼做汉堡。
python装饰器的作用是在不改变原有函数的基础上,对函数的功能进行增加或者修改。
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在讲pytest与unittest的区别文章中,我们知道其中一个区别就是参数化,unittest框架使用的第三方库ddt来参数化的,而pytest框架就直接使用装饰器@pytest.mark.parametrize来对测试用例进行传参。这个是针对测试方法来参数化,还有一种是针对前置处理函数来传参。但往往这两种是可以结合使用。
装饰器,装饰是包装的意思,器表示工具。所以装饰器字面意思指的是包装用的工具。就像是买的礼物外面的包装盒子一样
2.2使用装饰器@pytest.mark.usefixtures()修饰需要运行的用例
yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel
装饰带参数函数 def foo(func): # 接收的参数是一个函数名 def bar(x, y): # 这里需要定义和被装饰函数相同的参数 print("这里是新功能...") # 新功能 func(x, y) # 被装饰函数名和参数都有了,就能执行被装饰函数了 return bar # 定义一个需要两个参数的函数 @foo def f1(x, y): print("{}+{}={}".format(x, y, x+y)) # 调用
今天我们正式开始 Flask 的学习之旅,Flask 作为一个轻量级的 Python Web 开发框架,以其良好的扩展性和易用性,俘获了大量的簇拥者,下面就让我们一起走进 Flask 的世界吧。
函数的嵌套无非就是搞清楚函数的执行顺序(不清楚可以看前面的python全栈开发10)
熟悉 Java 的程序员一定对 Java 中强大的注解有所了解,Python 在一定程度上受到了 Java 的影响,诞生了 Python 的装饰器特性。 Python 的装饰器是一个非常强大的功能,本文我们就来详细介绍一下 Python 的装饰器特性。 例如我们熟知的类静态方法在定义时就常常会使用 @staticmethod 与 @classmethod 装饰器:
在测试功能前,首先在浏览器中,右击鼠标选择检查或 F12 打开浏览器调试工具。进入 NetWork 选项。
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