目录
一、多层语法糖
1.语法糖的语法要点:
语法糖会'将紧挨着的被装饰对象的名字'当作'参数'自动'传入装饰器'中,然后将'返回的结果重新赋值'给'原函数名'
2 多层语法糖:
装饰顺序由上往下,遇到最后一个才会将与函数名相同的变量名传给装饰器函数调用
也就是说,每次执行之后如果上面还有语法糖 则直接将返回值函数名传给上面的语法糖,如果上面没有语法糖了, 则变形最终套娃的结果在案例中为' index = outter1(wrapper2) '
# 案例
def outter1(func1):
print('加载了outter1')
def wrapper1(*args, **kwargs):
print('执行了wrapper1')
res1 = func1(*args, **kwargs) # 函数名加括号执行优先级最高
return res1
return wrapper1
def outter2(func2):
print('加载了outter2')
def wrapper2(*args, **kwargs):
print('执行了wrapper2')
res2 = func2(*args, **kwargs) # 函数名加括号执行优先级最高
return res2
return wrapper2
def outter3(func3):
print('加载了outter3')
def wrapper3(*args, **kwargs):
print('执行了wrapper3')
res3 = func3(*args, **kwargs) # 函数名加括号执行优先级最高
return res3
return wrapper3
@outter1
@outter2
@outter3
def index():
print('from index')
index() # 函数名加括号执行优先级最高
二、装饰器模版
1. 无参装饰器
def outer(func):
def inner(*args, **kwargs):
# 原函数调用前添加的功能
res = func(*args, **kwargs)
# 原函数调用后添加的功能
return res
return inner
@outer
def index():
pass
index()
2. 有参装饰器
有参装饰器的目的仅仅是给装饰器传递额外的参数
# 模板
def outer_plus(mode): # 3只能在外面再包一层函数,为装饰器内部传参
def outer(func): # 1这里不能添加额外的参数
def inner(*args, **kwargs): # 2这里也不能添加额外的参数
# 函数前添加的操作
res = func(*args, **kwargs)
# 函数后添加的操作
return res
return inner
@outer_plus('mode')
def func1():
pass
有参装饰器案例:校验用户是否登陆装饰器
# 校验用户是否登录装饰器
def outer(mode):
def login_auth(func_name):
def inner(*args, **kwargs):
username = input('username>>>:').strip()
password = input('password>>>:').strip()
if mode == '1':
print('数据直接写死')
elif mode == '2':
print('数据来源于文本文件')
elif mode == '3':
print('数据来源于字典')
elif mode == '4':
print('数据来源于MySQL')
return inner
return login_auth
'''当装饰器中需要额外的参数时>>>:有参装饰器'''
"""
函数名加括号执行优先级最高 有参装饰器的情况
先看函数名加括号的执行
然后再是语法糖的操作
"""
# @outer('1')
def index():
print('from index')
index()
# @outer('2')
def func():
print('from func')
func()
装饰器语法优先级:
1 函数名加括号执行优先级最高,在有参装饰器的情况下,先看函数名加括号的执行
2 然后再是语法糖的操作
三、装饰器修复技术
1.在定义装饰器前填写代码:
from functools import wraps
2.在装饰器中的外层函数代码体中,调用内置的装饰器 @wraps(func_name)
# help(函数名) help关键字可以打印函数内部的代码
# 案例
from functools import wraps
def outer(func_name):
@wraps(func_name) # 仅仅是为了让装饰器的效果更加逼真 平时可以不写
def inner(*args, **kwargs):
"""这里装饰器中的函数inner"""
res = func_name(*args, **kwargs)
return res
return inner
@outer
def func():
"""这里说原始的func函数"""
pass
help(func) # help(函数名) help关键字可以打印函数内部的代码
print(func)
func()
--------------------运行结果---------------------
Help on function func in module __main__:
func()
这里说原始的func函数
<function func at 0x102d789d0>
四、函数的递归调用
1.函数的递归调用
1.直接调用:函数在定义中调用自己
def index():
print('from index')
index()
index()
# 最大递归深度:python中添加到安全措施,执行后会一直执行,但执行到一定次数会停止即报错
2.间接调用:函数在彼此的定义中调用彼此
def index():
print('from index')
func()
def func():
print('from func')
index()
func()
# 最大递归深度:python中添加到安全措施,执行后会一直执行,但执行到一定次数会停止即报错
3.最大递归深度:1000
# 计算最大递归深度
count = 0
def index():
global count
count += 1
print(count)
index()
index()
'''官网提供的最大递归深度为1000,我们在测试的时候可能会出现996 997'''
2.递归函数的定义
递归函数定义:
1 直接或者间接调用自己
2 每次调用都必须比上一次简单,并且需要有一个明确结束条件
3.递归函数的特点
1.必须有一个明确的结束条件;
2.每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少;
3.相邻两次重复之间有紧密的联系,前一次要为后一次做准备(通常前一次的输出就作为后一次的输入);
4.直接或间接的调用自身的函数,递归效率不高
4.递归函数
# 递推:一层层往下
# 回溯:基于明确的结果一层层往上
# 案例
"""
假设有五个同学,编号从1-5,1号同学的年龄为十八岁,用递归函数如何得到5号同学的年龄
"""
def get_age(number): # 定义一个获取年龄的函数,参数为数字
if number == 1: # 判断 编号1的同学 年龄为18
return 18
return get_age(number - 1) + 2 # 返回函数本身,并将值+2
real_age = get_age(5)
print(real_age)
作业:
1.昨日作业回顾
is_login = False
def login_auth(func_name):
def inner(*args, **kwargs):
global is_login
if is_login:
res = func_name(*args, **kwargs)
return res
username = input('username>>>:').strip()
password = input('password>>>:').strip()
if username == 'jason' and password == '123':
is_login = True
res = func_name(*args, **kwargs)
return res
else:
print('用户名或密码错误无法执行函数')
return inner
@login_auth
def register():
print('注册功能')
@login_auth
def login():
print('登录功能')
@login_auth
def shopping():
print('购物功能')
register()
login()
shopping()
2.今日作业
# 1.利用递归函数依次打印列表中每一个数据值
l1 = [1, [2, [3, [4, [5, [6, [7, [8, ]]]]]]]]
def get_list(l): # 定义一个函数
for i in l: # 获取列表中的数据
if type(i) == list: # 判断数据是列表
get_list(i) # 如果数据是列表,将这个数据用该函数继续for循环
else: # 判断数据不是列表
print(i) # 打印该数据
get_list(l1)
标签:index,return,函数,递归,python,多层,func,print,def
From: https://www.cnblogs.com/DuoDuosg/p/16785969.html