python装饰器获取参数(python大数据需要学哪些)

1.python大数据需要学哪些

阶段一、人工智能篇之Python核心1、Python扫盲2、面向对象编程基础3、变量和基本数据类型4、Python机器学习类库5、Python控制语句与函数6.、Python数据库操作+正则表达式7、Lambda表达式、装饰器和Python模块化开发阶段二、人工智能篇之数据库交互技术1、初识MySQL数据库2、创建MySQL数据库和表3、MySQL数据库数据管理4、使用事务保证数据完整性5、使用DQL命令查询数据6、创建和使用索引7、MySQL数据库备份和恢复。

python装饰器获取参数,python装饰器参数,python装饰器原理

2.什么是Python装饰器

所谓装饰器就是把函数包装一下,为函数添加一些附加功能,装饰器就是一个函数,参数为被包装的函数,返回包装后的函数:你可以试下:12345678910111213 defd(fp): def_d(*arg, **karg): print"do sth before fp.." r=fp(*arg, **karg) print"do sth after fp.." returnr return_d@ddeff(): print"call f"#上面使用@d来表示装饰器和下面是一个意思#f = d(f)f()#调用f。

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3.python中一层装饰器的函数可以带参数吗

可以的,

装饰器分为可带参数和不可带参数的两种;但是如果带参数,则带参数装饰器的“参数”及“return”必须也是一个装饰器

具体可以参考一下下面的例子:

def deco1(func):

def w(x,*args,**kw):

print "this is deco1"

return x + " decorator"

return w

def deco2(deco):

print "this is deco2"

return deco

@deco2(deco1)

def func(x):

return x

print func("Hello")

4.关于python装饰器的wapper函数的作用

一层层地装饰上去,如果不分成多个嵌套函数就无法传递参数了

装饰器

在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator)。本质上,decorator就是一个返回函数的高阶函数。关键字wrapper

[python] view plain copy

</pre><pre name="code" class="python">>>>def now():

print ('2014-12-10')

#定义装饰器

>>>def log(func):

@functools.wraps(func) #防止函数的名字被改变

def wrapper(*s,**kw):

print('call %s()'%func.__name__)

return func(*s,**kw)

return wrapper

>>>@log

defmmm(x,y):

print(x+y)

#调用装饰器

>>>mmm

<functionmmm at 0x02C44660>

>>>mmm.__name__

'mmm'

>>>now.__name__

'wapper'

>>>@log

defnow(x,y):

print('d')

>>>now(1,4)

callnow()

d

python装饰器获取参数

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