python裝飾器加密

① python中的裝飾器是作什麼用的在哪可以找到這些教程。

裝飾器是Python語法糖的一種，可以用來簡化代碼，讓代碼更加簡潔
裝飾器的作用是在不改變函數代碼和調用方式的前提下，為已有函數功能添加額外的功能。
可以通過裝飾器對代碼實現許可權管理，用戶驗證，日誌管理，緩存判斷，參數檢查等等。
以上內容均來自傳智播客，自己可以去搜搜，很多課。

② python 帶可變參數的裝飾器怎麼用

裝飾器本身是用來是為一個函數是實現新的功能，並且不改變原函數的代碼以及調用方式。

遇到這樣一種問題：

眾多函數調用了你寫的裝飾器，但客戶有需求說，我想實現我可以隨之控制裝飾器是否生效。

那你就不可能在得到命令的時候去原函數頭部去做刪除和添加裝飾器調用的命令。這是就可以用到帶參數的裝飾器，定義一個開關，調用裝飾器的時候，把這個裝飾器的開關參數給傳遞進去，這樣當開關打開的時候裝飾器生效，關閉的時候則只執行原函數的代碼。

舉例：開關參數為True的時候執行過程：

F=True#step1裝飾器的開關變數
defouter(flag):#step2
defwrapper(func):#step4
definner(*args,**kwargs):#stpe6
ifflag:#step9
print('before')#step10
ret=func(*args,**kwargs)#step11執行原函數
print('after')#step13
else:
ret=func(*args,**kwargs)
print('123')
returnret#step14
returninner#step7
returnwrapper#step5

@outer(F)#先執行step3：outer(True)這個函數，然後step6：@wrapper#此處把開關參數傳遞給裝飾器函數
defhahaha():
pass#step12
hahaha()#step8相當於inner()

開關參數為False的時候執行過程：

F=False#stpe1裝飾器的開關變數
defouter(flag):#step2
defwrapper(func):#step4
definner(*args,**kwargs):#stpe6
ifflag:#step9
print('before')
ret=func(*args,**kwargs)
print('after')
else:
ret=func(*args,**kwargs)#step10執行原函數
print('123')#step12
returnret#step13
returninner#step7
returnwrapper#step5

③ 什麼是Python裝飾器

所謂裝飾器就是把函數包裝一下，為函數添加一些附加功能，裝飾器就是一個函數，參數為被包裝的函數，返回包裝後的函數：你可以試下：

defd(fp):
def_d(*arg,**karg):
print"dosthbeforefp.."
r=fp(*arg,**karg)
print"dosthafterfp.."
returnr
return_d
@d
deff():
print"callf"
#上面使用@d來表示裝飾器和下面是一個意思
#f=d(f)
f()#調用f

④ 關於python裝飾器的問題

裝飾器函數參數要傳函數，而不是字元串。

裝飾器函數特點:

1，參數為函數對象

2，使用內部函數

3，返回函數對象

在你的代碼中:

裝飾器函數是arg_func(sex)

內部函數是func1()

被裝飾函數是man()和woman()

所以代碼要改成:

defarg_func(sex):

deffunc1():

sex()

if(sex.__name__=='man'):

print("youcan't")

if(sex.__name__=='woman'):

print("youcan")

returnfunc1

@arg_func

defman():

print('goodgoodstudy')

@arg_func

defwoman():

print('goodgoodstudy')

man()

woman()

PS:裝飾器就是為了簡化代碼，增加可讀性，方便團隊開發，在不修改原函數代碼的前提下，通過封裝修改功能，而@修飾就是為了通過原函數名調用時，不直接執行原函數，而是把原函數傳遞到裝飾器函數，通過內部函數(閉包)來調用原函數。這樣好處，就是統一調用方式。

⑤ python裝飾器使用

裝飾器是從英文decorator翻譯過來的，從字面上來看就是對某個東西進行修飾，增強被修飾物的功能，下面我們對裝飾器做下簡單介紹。

一、怎麼編寫裝飾器

裝飾器的實現很簡單，本質是一個可調用對象，可以是函數、方法、對象等，它既可以裝飾函數也可以裝飾類和方法，為了簡單說明問題，我們實現一個函數裝飾器，如下代碼：

有了這個裝飾器，我們就可以列印出什麼時候開始和結束調用函數，對於排查函數的調用鏈非常方便。

二、帶參數的裝飾器

上面的例子無論什麼時候調用sum都會輸出信息，如果我們需要按需輸出信息怎麼實現呢，這時就要用到帶參數的裝飾器了，如下代碼：

對sum使用裝飾器時沒有參數，這時debug為0，所以調用sum時不會輸出函數調用相關信息。

對multi使用裝飾器時有參數，這時debug為1，所以調用multi時會輸出函數調用相關信息。

三、函數名字問題

當我們列印被裝飾後的函數名字時，不知道大家有沒發現輸出的不是函數本身的名字，如下代碼會輸出『wrap』而不是『sum』：

有時這種表現並不是我們想要的，我們希望被裝飾後的函數名字還是函數本身，那要怎麼實現呢？很簡單，只需要引入functools.wraps即可，如下代碼就會輸出『sum』了：

看完後是不是覺得python裝飾器很簡單，只要了解它的本質，怎麼寫都行，有好多種玩法呢。

⑥ Python進階精華-編寫裝飾器為被包裝的函數添加參數

注意：這種發方法並不是裝飾器最常用的功能，但是在降低代碼重復上可謂是首屈一指。比如：如果不使用裝飾器，上述代碼可能會很多：

當然，這里也有一個潛在的風險，就是當裝飾器包裹的函數已經用了debug作為參數名，那麼裝飾器這里將會報錯，所以要添加額外的一些判斷來完善代碼：

最後還剩下一部分比較難理解的地方，我將理解的注釋在每行代碼上方，這個問題就是，在列印被修飾函數的參數簽名時，其實並不能正確顯示參數簽名，原因是因為被wrapper修飾過後的函數實際上應該使用的是wrapper的參數簽名表，例如：

所以，接下來，完成最後最難的一步：

⑦ 兩個很實用的Python裝飾器詳解

這個函數的作用在於可以給任意可能會hang住的函數添加超時功能，這個功能在編寫外部API調用 、網路爬蟲、資料庫查詢的時候特別有用

timeout裝飾器的代碼如下

使用：

## 輸出
---------------------------------------------------------------------------
TimeoutError Traceback (most recent call last)

有時候出於演示目的或者調試目的，我們需要程序運行的時候列印出每一步的運行順序 和調用邏輯。類似寫bash的時候的bash -x調試功能，然後Python解釋器並沒有 內置這個時分有用的功能，那麼我們就「自己動手，豐衣足食」。

Trace裝飾器的代碼如下：

使用：

## 輸出
(3): print 1 # @trace 的輸出
1
(4): print 22 # @trace 的輸出
22
(5): print 333 # @trace 的輸出
333

⑧ python裝飾器有什麼用

先來個形象比方

內褲可以用來遮羞，但是到了冬天它沒法為我們防風禦寒，聰明的人們發明了長褲，有了長褲後寶寶再也不冷了，裝飾器就像我們這里說的長褲，在不影響內褲作用的前提下，給我們的身子提供了保暖的功效。

再回到我們的主題

裝飾器本質上是一個Python函數，它可以讓其他函數在不需要做任何代碼變動的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個函數對象。它經常用於有切面需求的場景，比如：插入日誌、性能測試、事務處理、緩存、許可權校驗等場景。裝飾器是解決這類問題的絕佳設計，有了裝飾器，我們就可以抽離出大量與函數功能本身無關的雷同代碼並繼續重用。概括的講，裝飾器的作用就是為已經存在的對象添加額外的功能。

先來看一個簡單例子：

def foo():
print('i am foo')

現在有一個新的需求，希望可以記錄下函數的執行日誌，於是在代碼中添加日誌代碼：

def foo():
print('i am foo')
logging.info("foo is running")

bar()、bar2()也有類似的需求，怎麼做？再寫一個logging在bar函數里？這樣就造成大量雷同的代碼，為了減少重復寫代碼，我們可以這樣做，重新定義一個函數：專門處理日誌 ，日誌處理完之後再執行真正的業務代碼

def use_logging(func):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
func()def bar():
print('i am bar')use_logging(bar)

邏輯上不難理解，
但是這樣的話，我們每次都要將一個函數作為參數傳遞給use_logging函數。而且這種方式已經破壞了原有的代碼邏輯結構，之前執行業務邏輯時，執行運行bar()，但是現在不得不改成use_logging(bar)。那麼有沒有更好的方式的呢？當然有，答案就是裝飾器。

簡單裝飾器
def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapperdef bar():
print('i am bar')bar = use_logging(bar)bar()

函數use_logging就是裝飾器，它把執行真正業務方法的func包裹在函數裡面，看起來像bar被use_logging裝飾了。在這個例子中，函數進入和退出時
，被稱為一個橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。

@符號是裝飾器的語法糖，在定義函數的時候使用，避免再一次賦值操作

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper@use_loggingdef foo():
print("i am foo")@use_loggingdef bar():
print("i am bar")bar()

如上所示，這樣我們就可以省去bar =
use_logging(bar)這一句了，直接調用bar()即可得到想要的結果。如果我們有其他的類似函數，我們可以繼續調用裝飾器來修飾函數，而不用重復修改函數或者增加新的封裝。這樣，我們就提高了程序的可重復利用性，並增加了程序的可讀性。

裝飾器在Python使用如此方便都要歸因於Python的函數能像普通的對象一樣能作為參數傳遞給其他函數，可以被賦值給其他變數，可以作為返回值，可以被定義在另外一個函數內。

帶參數的裝飾器

裝飾器還有更大的靈活性，例如帶參數的裝飾器：在上面的裝飾器調用中，比如@use_logging，該裝飾器唯一的參數就是執行業務的函數。裝飾器的語法允許我們在調用時，提供其它參數，比如@decorator(a)。這樣，就為裝飾器的編寫和使用提供了更大的靈活性。

def use_logging(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper

return decorator@use_logging(level="warn")def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)foo()

上面的use_logging是允許帶參數的裝飾器。它實際上是對原有裝飾器的一個函數封裝，並返回一個裝飾器。我們可以將它理解為一個含有參數的閉包。當我
們使用@use_logging(level="warn")調用的時候，Python能夠發現這一層的封裝，並把參數傳遞到裝飾器的環境中。

類裝飾器

再來看看類裝飾器，相比函數裝飾器，類裝飾器具有靈活度大、高內聚、封裝性等優點。使用類裝飾器還可以依靠類內部的\_\_call\_\_方法，當使用 @ 形式將裝飾器附加到函數上時，就會調用此方法。

class Foo(object):
def __init__(self, func):
self._func = func

def __call__(self):
print ('class decorator runing')
self._func()
print ('class decorator ending')

@Foo
def bar():
print ('bar')

bar()

functools.wraps

使用裝飾器極大地復用了代碼，但是他有一個缺點就是原函數的元信息不見了，比如函數的docstring、__name__、參數列表，先看例子：

裝飾器

def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging

函數

@loggeddef f(x):
"""does some math"""
return x + x * x

該函數完成等價於：

def f(x):
"""does some math"""
return x + x * xf = logged(f)

不難發現，函數f被with_logging取代了，當然它的docstring，__name__就是變成了with_logging函數的信息了。

print f.__name__ # prints 'with_logging'print f.__doc__ # prints None

這個問題就比較嚴重的，好在我們有functools.wraps，wraps本身也是一個裝飾器，它能把原函數的元信息拷貝到裝飾器函數中，這使得裝飾器函數也有和原函數一樣的元信息了。

from functools import wrapsdef logged(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging@loggeddef f(x):
"""does some math"""
return x + x * xprint f.__name__ # prints 'f'print f.__doc__ # prints 'does some math'

內置裝飾器

@staticmathod、@classmethod、@property

裝飾器的順序
@a@b@cdef f ():

等效於

f = a(b(c(f)))

⑨ Python課程內容都學習什麼啊

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