defwrapper_method1(func): defwrapper(*args, **kwargs): print("执行wrapper_method1") func(*args, **kwargs) returnwrapper classMyClass: def__init__(self): pass @staticmethod @MyClass2.wrapper_method1 defmyfuntion(): print("执行myfunction") MyClass.myfuntion() 运行结果: 执行wrapper_met...
defdebug(function):defwrapper(name,address):print('Debugging:')func=function(name,address)print(func)returnwrapper@debugdeftypical_crunching_function(name,city):return'You are '+name+' from '+city typical_crunching_function('John','Los Angeles') Output: 代码语言:shell AI代码解释 Debugging: You ...
# 这是一个装饰器函数 def my_decorator(func): def wrapper(): print("附加操作 1") func() print("附加操作 2") return wrapper # 使用装饰器(在定义基础函数的时候调用) @my_decorator def say_hello(): #定义一个基础函数 print("Hello!") # 调用基础函数 say_hello() 执行结果: 附加操作 1 ...
classWrapper: def__init__(self,*args,**kwargs): self.wrapped=cls(*args,**kwargs) defdisplay(self): print("在类方法之前执行") self.wrapped.display() print("在类方法之后执行") returnWrapper @my_decorator classMyClass: defdisplay(self): print("这是 MyClass 的 display 方法") obj=MyCl...
classLogger:def__init__(self,original_class):self.original_class=original_classdef__call__(self,*args,**kwargs):instance=self.original_class(*args,**kwargs)returnself.Wrapper(instance)defWrapper(self,instance):classWrapperClass:def__init__(self,wrapped_instance):self.wrapped_instance=wrapped_...
name: wrapper doc: this is wrapperdoc 分析: 对test()方法进行装饰时候,实际上是 test = decorator(test) 返回的是wrapper方法的引用,也就是让test指向了wrapper方法,所以调用test.name, 实际上是wrapper.name。 这造成后面查找该方法的名字和注释时得到装饰器内嵌函数的名字和注释。
个人认为,java是解释型的语言,因为虽然java也需要编译,编译成.class文件,但是并不是机器可以识别的语言,而是字节码,最终还是需要 jvm的解释,才能在各个平台执行,这同时也是java跨平台的原因。所以可是说java即是编译型的,也是解释型,但是假如非要归类的话,从概念上的定义,恐怕java应该归到解释型的语言中。
在上述示例中,log_decorator是一个装饰器函数,它接收任意类型和数量的参数,并使用*args和**kwargs来接收和传递参数。在wrapper函数内部,使用func(*args, **kwargs)来调用原始函数,并将参数传递给它。 现在,我们可以使用@语法来应用这个装饰器,无论带有参数还是不带参数的函数都可以。
@deco(name=str,age=int)#@wrapper ===>People=wrapper(People)classPeople: name='alex'#name=Typed('name',str)#age=Typed('age',int)def__init__(self,name,age,salary,gender,heigth): self.name=name self.age=age self.salary=salary#p1=People('213',13.3,13.3,'x','y')print(People.__di...
val return wrapper 接着，将该装饰器按如下方式应用在待测函数上： @timeit_wrapper def exp(x): ... print('{0:<10} {1:<8} {2:^8}'.format('module', 'function', 'time')) exp(Decimal(150)) exp(Decimal(400)) exp(Decimal(3000)) 得到如下输出： ~ $ python3.8 slow_program.py mod...