python装饰器、with和contextmanager

2024-05-06 22:48

本文主要是介绍python装饰器、with和contextmanager,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1,装饰器: 

装饰器是一种简单的记号而已,有如下等价的转换规则(带不带参数的装饰器都一样,只要是一个可调用对象即可)。

@foo

def bar:

    pass

等价于:

x = foo

bar = x(bar)

'----------------'

@foo('abc')

def bar:

    pass

等价于:

x = foo('abc')

bar = x(bar)

'----------------'

@foo.X('abc').Y

def bar:

    pass

等价于:

x = foo.X('abc').Y

bar = x(bar)

真正起作用的是"函数式编程"方面的知识,包括闭包,LEGB访问规则,自由变量等。

装饰器的用处:返回一个增强版的函数,主要是对函数的上文和下文,都可以进行处理。

比如:参数检查,缓存数据(建立输入与输出的字典),代理,上下文提供者

from threading import RLock
lock = RLock()
def locker(function):def _locker(*args,**kw):lock.acquire()try:return function(*args,**kw)finally:lock.release()return _locker@locker
def thread_safe():pass
以上装饰器的定义都没有问题,但还差最后一步!!

因为我们讲了函数也是对象,它有__name__等属性,但经过decorator装饰之后的函数,

它们的__name__已经从原来的'thread_safe'变成了'_locker'。所以不完美。

不需要直接编写wrapper.__name__ = func.__name__这样的代码,Python内置的functools.wraps就是干这个事的。

import functools
def locker(function):@functools.wraps(function)def _locker(*args,**kw):lock.acquire()try:return function(*args,**kw)finally:lock.release()return _locker

2,with语句:

任何实现了 __enter__和__exit__的类都可以和 with使用。
class Context(object):def __enter__(self):print 'entering the zone'def __exit__(self, exception_type, exception_value, exception_traceback):print 'leaving the zone'if exception_type is None:print 'with no error'else:print 'with an error (%s)' % exception_value'异常是会被新的异常覆盖的raise TypeError('i am the second bug')  
try:with Context():print 'i am the buggy zone'raise TypeError('i am the bug')
except Exception,s:print 'I got :',Exception,s

3,contextmanager装饰器:

一种和yield结合使用的方便的上下文管理方式,切记yield是协程技术。

Typical usage: # @contextmanager def some_generator(<arguments>): <setup> try: yield <value> finally: <cleanup> This makes this: with some_generator(<arguments>) as <variable>: <body> equivalent to this: <setup> try: <variable> = <value> <body> finally: <cleanup>
'---------自己实现contextmanager装饰器---------------'
class MyGeneratorContextManager(object):def __init__(self, gen):print("__init__ called")self.gen = gendef __enter__(self):print("__enter__ called")return self.gen.next()def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):print("__exit__called exc_type = %s, exc_val = %s, exc_tb = %s"\% (exc_type, exc_val, exc_tb))try:' 即便不调用next也是没有关系的,只是不会做清理的处理,不会执行print("end foo"),但是finally还是程序结束前总会被执行的'return self.gen.next() except StopIteration: '是不会捕获with中的异常,但是这里抛出的异常可以覆盖with中抛出的异常!'print 'nothing to do with StopIteration'def MyContextManager(func):def _deco(*args,**kwargs):print("func info:", func)return MyGeneratorContextManager(func(*args,**kwargs))return _deco@MyContextManager
def foo(*args,**kwargs):try: # 尝试用老方法捕捉错误print("start foo:", args,kwargs)yield [1, 2, 3]print("end foo") # 需要调用self.gen.next()才能输出except (Exception, AssertionError):print("EXCEPTION ENCOUNTERED!")finally:print("FINALLY")with foo("oh no!") as tmp: # tmp的值就是__enter__返回的值print("START WITH")print 'tmp:',tmpassert 1>2# 出错之后直接从with中跳出去,下面不可能被执行print("END WITH")

4,多个装饰器

#coding:utf-8  
def decorator1(func):  print 1def wrapper():  print 2func()print 3print 4		return wrapper  def decorator2(func):  print 5def wrapper():  print 6       func()print 7	   print 8  return wrapper  @decorator1  
@decorator2  
def test():  print 'hello python!'  test()  # 等价于下面两行代码
# test = decorator2(test)
# test = decorator1(test)

这篇关于python装饰器、with和contextmanager的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/965598

相关文章

python: 多模块(.py)中全局变量的导入

文章目录 global关键字可变类型和不可变类型数据的内存地址单模块(单个py文件)的全局变量示例总结 多模块(多个py文件)的全局变量from x import x导入全局变量示例 import x导入全局变量示例 总结 global关键字 global 的作用范围是模块(.py)级别: 当你在一个模块(文件)中使用 global 声明变量时,这个变量只在该模块的全局命名空

【Python编程】Linux创建虚拟环境并配置与notebook相连接

1.创建 使用 venv 创建虚拟环境。例如,在当前目录下创建一个名为 myenv 的虚拟环境: python3 -m venv myenv 2.激活 激活虚拟环境使其成为当前终端会话的活动环境。运行: source myenv/bin/activate 3.与notebook连接 在虚拟环境中,使用 pip 安装 Jupyter 和 ipykernel: pip instal

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

nudepy,一个有趣的 Python 库!

更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个有趣的 Python 库 - nudepy。 Github地址:https://github.com/hhatto/nude.py 在图像处理和计算机视觉应用中,检测图像中的不适当内容(例如裸露图像)是一个重要的任务。nudepy 是一个基于 Python 的库,专门用于检测图像中的不适当内容。该

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

HTML提交表单给python

python 代码 from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_forapp = Flask(__name__)@app.route('/')def form():# 渲染表单页面return render_template('./index.html')@app.route('/submit_form',

Python QT实现A-star寻路算法

目录 1、界面使用方法 2、注意事项 3、补充说明 用Qt5搭建一个图形化测试寻路算法的测试环境。 1、界面使用方法 设定起点: 鼠标左键双击,设定红色的起点。左键双击设定起点,用红色标记。 设定终点: 鼠标右键双击,设定蓝色的终点。右键双击设定终点,用蓝色标记。 设置障碍点: 鼠标左键或者右键按着不放,拖动可以设置黑色的障碍点。按住左键或右键并拖动,设置一系列黑色障碍点

Python:豆瓣电影商业数据分析-爬取全数据【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】

**爬取豆瓣电影信息,分析近年电影行业的发展情况** 本文是完整的数据分析展现,代码有完整版,包含豆瓣电影爬取的具体方式【附带爬虫豆瓣,数据处理过程,数据分析,可视化,以及完整PPT报告】   最近MBA在学习《商业数据分析》,大实训作业给了数据要进行数据分析,所以先拿豆瓣电影练练手,网络上爬取豆瓣电影TOP250较多,但对于豆瓣电影全数据的爬取教程很少,所以我自己做一版。 目

【Python报错已解决】AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘text‘

🎬 鸽芷咕:个人主页  🔥 个人专栏: 《C++干货基地》《粉丝福利》 ⛺️生活的理想,就是为了理想的生活! 文章目录 前言一、问题描述1.1 报错示例1.2 报错分析1.3 解决思路 二、解决方法2.1 方法一:检查属性名2.2 步骤二:访问列表元素的属性 三、其他解决方法四、总结 前言 在Python编程中,属性错误(At