02 2020 档案
摘要:本篇文章用于记录类创建过程相关的文档,可以为以后相关博文的编写提供材料。先在这里做文档备份。 官方文档:https://docs.python.org/3.8/reference/datamodel.html customizing class creation Python Cookbook 9.
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摘要:修改类定义可以通过单继承,多继承(mixin),以及元类等。其实,装饰器也可以修改类定义,并且和上述提到的方案相比,更简洁直观,性能也更强。 如下:
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摘要:编写一个装饰器,在包装函数的调用签名中添加一个额外的参数。 但是,添加的参数不会干扰该函数的现有调用约定。 额外的参数可以通过关键字参数注入到调用签名中,如下: 若被包裹的函数已经定义了额外增加的参数,则程序会崩溃。 聪明的人会发现,使用装饰器后,新的函数的签名并没有包含 debug 参数,如下:
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摘要:此处必须定义类对象的__call__()方法,因为在装饰器起作用时,实际上是Profiled的实例对象充当wrapper函数。实例对象要作为函数调用(使得其变成callable对象),必须实现__call__()方法。 此外,必须实现__get__()方法以使Spam的bar方法变成描述符对象,并通
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摘要:动态类型的特性使得Python函数在被调用时,其参数类型不易被知晓。或者,为了动态支持多类型,实际参数的类型由调用者提供。如下: 上面的例子可以看出,函数参数并没有指定类型,使得该函数支持多种类型,这也正是Python语言的特殊之处。 但有时候,我们想限制函数的参数类型。这时很多人会想到类型提示(T
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摘要:想编写一个装饰器,该装饰器可以不带参数(如@decorator)使用,也可以带可选参数(如@decorator(x,y,z))使用。 但是,由于简单修饰符和带有参数的修饰符之间的调用约定不同,因此似乎没有直接的方法。 以下示例解决了这种编程一致性问题:
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摘要:编写一个包装函数的装饰器函数,但具有用户可调整的属性,这些属性可用于在运行时控制装饰器的行为。 示例如下:
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摘要:还是直接给出示例,然后再分析: 乍一看,该实现看起来很棘手,但想法相对简单。 最外层的函数logging()接受所需的参数,并使它们可用于装饰器的内部函数。 内部函数decorate()接受一个函数,并像往常一样在其周围放置包装。 关键部分是允许包装器使用传递给Logged()的参数。 装饰器接收参
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摘要:示例 直接给出示例,普通装饰器(即装饰器函数本身不带参数,或参数为实际被包裹的函数): import time from functools import wraps def timethis(func): ''' Decorator that reports the execution time.
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