关于python修饰器函数的信息

关于python修饰器调用报错问题

python修饰器函数你装饰器python修饰器函数的用法不对python修饰器函数，你要python修饰器函数的功能大概python修饰器函数的写法如下：

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def tsfun(func, *args, **kwargs):

    print "%s,%s, called" %(ctime(),func.__name__)

    func(*args, **kwargs)

什么是 NUMBA？

蓝海大脑深度学习高性能液冷服务器研究人员表示：

为了提高执行速度，Numba 会在执行前立即将 Python 字节代码转换为机器代码。

Numba 可用于使用可调用的 Python 对象（称为修饰器）来优化 CPU 和 GPU 功能。修饰器是一个函数，它将另一个函数作为输入，进行修改，并将修改后的函数返回给用户。这种模组化可减少编程时间，并提高 Python 的可扩展性。

Numba 还可与 NumPy 结合使用，后者是一个复杂数学运算的开源 Python 库，专为处理统计数据而设计。调用修饰器时，Numa 将 Python 和/或 NumPy 代码的子集转换为针对环境自动优化的字节码。它使用 LLVM，这是一个面向 API 的开源库，用于以编程方式创建机器原生代码。Numba 针对各种 CPU 和 GPU 配置，提供了多种快速并行化 Python 代码的选项，有时仅需一条命令即可。与 NumPy 结合使用时，Numba 会为不同的数组数据类型和布局生成专用代码，进而优化性能。

python中怎么设定函数形参的类型

直接写个名字就行。python的一切默认都是对象，参数没使用前，是没有类型的。甚至函数写不写行参都无所谓。

python函数的几种参数类型

#Python 2.5 #这个可以用修饰器来完成 #但是一般不会限制参数类型 #给你个思路: def argfilter(*types): def deco(func): #这是修饰器 def newfunc(*args): #新的函数 if len(types)==len(args): correct = True for i in range(len(args)): if not isinstance(args[i], types[i]): #判断类型 correct = False if correct: return func(*args) #返回原函数值 else: raise TypeError else: raise TypeError return newfunc #由修饰器返回新的函数 return deco #返回作为修饰器的函数 @argfilter(int, str) #指定参数类型 def func(i, s): #定义被修饰的函数 print i, s #之后你想限制类型的话, 就这样: #@argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名) #def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数): # ... # #相当于: #def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数): # ... #yourfunc = argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)(yourfunc)

python中修饰器是什么？

就是一个callable object。 它使python编程更加容易。

例如：

@dec

def A(args):

pass

它就等价于dec(A). 当然还有带参数的decorator。我就不举例了。

python文档里有这样一句话。

A function definition may be wrapped by one or more decorator expressions. Decorator expressions are evaluated when the function is defined, in the scope that contains the function definition. The result must be a callable, which is invoked with the function object as the only argument. The returned value is bound to the function name instead of the function object. Multiple decorators are applied in nested fashion.

大概就是说函数的定义可以用多个decorator。decorator就在函数定义时用函数作为参数调用，然后返回一个可调用对象。 所以写decorator的时候一定要返回一个可调用对象。

不知道你明白没。

什么是Python装饰器

装饰器(decorator)是Python中的高级语法。装饰的意思就是动态扩展被装饰对象的功能。装饰器可以用于装饰函数、方法和类。

一 嵌套函数

# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内部函数 def bar(): print("hello world")

函数bar是一个定义在foo函数内部的函数。

Python中的函数是支持嵌套的，也就是可以在一个函数内部再定义一个函数。

然后，我们还知道函数是可以当作变量的，于是我们就可以在foo函数中把定义的这个bar函数返回。就像下面这样：

# 定义一个外层函数def foo(): # 定义了一个内层函数 def bar(): print("hello world") return

barfunc = foo()func() # func -- bar，这里执行func其实就相当于执行了在foo函数内部定义的bar函数

二 闭包形态1

# 闭包形态1def foo(): name = "Andy" # 外部函数的局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():

print(name) # 虽然bar函数中没有定义name变量，但是它可以访问外部函数的局部变量name return barfunc =

foo()func() # func -- bar -- 除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的局部变量)的引用

三 闭包形态2

# 闭包形态2def foo(name): # 给一个函数传参也相当于给函数定义了一个局部变量 # 定义了一个内部函数 def bar():

print(name) # 内部函数同样可以获取到传到外部函数的变量(参数) return barfunc = foo("Andy") #

把“Andy”当成参数传入foo函数 -- 其内部定义的bar函数也能拿到这个“Andy”func() # func -- bar --

除了是一个函数，还包含一个值(它外层函数的参数)的引用

四 装饰器形态1

# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 我接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():

print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 我传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数

return bar# 定义一个被装饰的函数def f1(): print("hello world.") # 用foo函数装饰f1函数f1 =

foo(f1)# 不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能

五 装饰器形态2

# 还是定义一个外层函数def foo(name): # 接收的参数是一个函数名 # 定义了一个内部函数 def bar():

print("这是新功能。。。") # 新功能 name() # 函数名加()就相当于执行-- 传进来原函数的函数名，这里就相当于执行了原函数

return bar# 定义一个被装饰的函数# 用foo函数装饰f1函数@foo # 使用f1 =

foo(f1)语法装饰的话稍显啰嗦，Python就提供了@语法，让装饰过程更简便def f1(): print("hello world.") #

不改变f1的调用方式f1() # -- 此时函数已经扩展了新功能。

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