一.map_和匿名函数
def f(x):
return x*x
# map()传入的第一个参数是一个函数，第二个参数是一个序列
print map(f,[1,2,3,4])
print map(lambda x:x*x,[1,2,3,4])
二.装饰器02
1.装饰器需求：获取每个函数的执行时间
1.函数执行之前计算时间
2.函数执行之后计算时间
问题1：被装饰的函数有返回值的时候怎么办？
问题2：如何保留被装饰函数的函数名和帮助文档信息
代码：
import time
import random
import string
#from functools import reduce
# print string.ascii_letters
import functools
li = [random.choice(string.ascii_letters) for i in range(100)]
def timeit(fun):
"""这是一个装饰器"""
@functools.wraps(fun)
def wrapper(*args, **kwargs): # 接收可变参数和关键字参数
"""这是一个wrapper函数"""
# args:元组 kwargs:字典
# 函数执行之前
start_time = time.time()
# 执行函数
# 接收被装饰函数的返回值
res = fun(*args, **kwargs)
# 函数执行之后
end_time = time.time()
print '运行的时间为:%.6f' % (end_time - start_time)
return res
return wrapper
@timeit
def con_add():
s = ''
for i in li:
s += (i + ',')
print s
@timeit
def join_add():
print ','.join(li)
@timeit
def fun_list(n):
"""这是fun_list函数，被timeit装饰"""
return [2 * i for i in range(n)]
@timeit
def fun_map(n):
"""这是fun_map函数"""
return list(map(lambda x: x * 2, range(n)))
con_add()
join_add()
print fun_list(50000)
print fun_map(50000)
print fun_list.__name__
print fun_list.__doc__
2.需求：用户登陆验证的装饰器 is_login
1.如果用户登陆成功，则执行被装饰的函数
1.如果用户登陆不成功，则执行登陆函数
代码：
import functools
login_users = ['admin', 'root']
def is_login(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper(*args, **kwargs):
# 判断写博客这个用户是否登陆成功
if kwargs.get('name') in login_users:
res = fun(*args, **kwargs)
return res
else:
res = login()
return res
return wrapper
def login():
return '登陆。。。'
@is_login
def writeBlog(name):
return '编写博客。。'
print writeBlog(name='adminss')
三.多个装饰器的应用
eg:在我们实际的应用场景中，会采用多个装饰器先验证是否登陆成功再验证权限
代码：
import functools
import inspect
def is_root(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper(*args, **kwargs):
# inspect.getcallargs返回值是字典，key值为：形参 value值：形参对应的实参
inspect_res = inspect.getcallargs(fun, *args, **kwargs)
print 'inspect_res的返回值:%s' % inspect_res
if inspect_res.get('name') == 'root':
res = fun(*args, **kwargs)
return res
else:
print 'Error：no permisson add studnet'
return wrapper
login_session = ['root', 'admin', 'redhat']
def is_login(fun):
@functools.wraps(fun)
def warrper(*args, **kwargs):
if args[0] in login_session:
res = fun(*args, **kwargs)
return res
else:
print 'Error:%s未登陆!' % args[0]
return warrper
@is_login
@is_root
def add_student(name):
print '添加学生信息。。'
add_student('root')
四.多个装饰器的顺序
目的：探究多个装饰器的执行顺序
代码：
def decorator_a(func):
print 'Get in decorator_a'
def inner_a(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_a'
res = func(*args, **kwargs)
return res
return inner_a
def decorator_b(func):
print 'Get in decorator_b'
def inner_b(*args, **kwargs):
print 'Get in inner_b'
res = func(*args, **kwargs)
return res
return inner_b
# 当有多个装饰器时，从下到上调用装饰器
@decorator_b
@decorator_a
def f(x):
print 'Get in f'
return x * 2
f(1)
五.带有参数的装饰器
import time
import functools
#print time.ctime()
def log(kind):
def add_log(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
res = fun(*args,**kwargs)
end_time = time.time()
print '<%s> [%s] 函数名:%s,运行时间:%.5f,运行返回值结果:%d' %(kind,time.ctime(),fun.__name__,end_time-start_time,res)
return res
return wrapper
return add_log
@log('westos')
# log('dubug) --> 返回值是add_log
# add = add_log(add)
def add(x,y):
time.sleep(1)
return x+y
# wrapper(1,2)
print add(1,2)
六.练习
练习1：# 创建装饰器， 要求如下：
# 1. 创建add_log装饰器， 被装饰的函数打印日志信息；
# 2. 日志格式为: [字符串时间] 函数名: xxx， 运行时间：xxx, 运行返回值结果:xxx
代码：
import time
import functools
#print time.ctime()
def add_log(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper(*args,**kwargs):
start_time = time.time()
res = fun(*args,**kwargs)
end_time = time.time()
print '[%s] 函数名:%s,运行时间:%.5f,运行返回值结果:%d' %(time.ctime(),fun.__name__,end_time-start_time,res)
return res
return wrapper
@add_log
def add(x,y):
time.sleep(1)
return x+y
print add(1,2)
练习二：编写装饰器required_ints, 条件如下:
# 1). 确保函数接收到的每一个参数都是整数;
# 2). 如果参数不是整形数， 打印 TypeError:参数必须为整形
代码：
import functools
def required_ints(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper(*args, **kwargs):
for i in args:
if not isinstance(i, int):
print 'TypeError:参数必须为整形'
break
else:
res = fun(*args, **kwargs)
return res
return wrapper
@required_ints
def add(a, b):
return a + b
@required_ints
def myMax(a,b,c,d):
return max(a,b,c,d)
print add(1,2)
print myMax(1,2,3,4)
练习3：
编写装饰器required_types, 条件如下:
# 1). 当装饰器为@required_types(int,float)确保函数接收到的每一个参数都是int或者float类型;
# 2). 当装饰器为@required_types(list)确保函数接收到的每一个参数都是list类型;
# 3). 当装饰器为@required_types(str,int)确保函数接收到的每一个参数都是str或者int类型;
# 4). 如果参数不满足条件， 打印 TypeError:参数必须为xxxx类型
"""
"""
# 装饰器的概念
- 装饰器的实现是函数里面嵌套函数;
- 装饰器的本质是一个函数， 它可以让其他函数在不需要做任何代码改动的前提下增加额外的功能;
- 装饰器需要传递一个函数， 返回值也是一个函数对象.
代码：
import functools
def required_types(*kinds):
def required_ints(fun):
@functools.wraps(fun)
def wrapper(*args, **kwargs):
for i in args:
if not isinstance(i, kinds):
print 'TypeError:参数必须为',kinds
break
else:
res = fun(*args, **kwargs)
return res
return wrapper
return required_ints
@required_types(float,float)
def add(a, b):
return a + b
print add(1.1,3)