美文网首页
Python装饰器及面试题

Python装饰器及面试题

作者: eleksbai | 来源:发表于2020-04-04 00:07 被阅读0次

之前去面试,有一道装饰器的面试题没有答上来。
所以专门写这篇装饰器的文章,主要是为了给自己看,不用再网上去搜别人写的东西。
可参考廖雪峰的这篇文章

装饰器

在不改变原函数情况下进行功能扩展。
这个不改变包括函数内部的逻辑,和函数的调用代码。
只需要在原来函数上方加一个魔术方法。

装饰器学习

"""调试用的代码"""
import time


def foo():
   print(time.time())

   return ""


def decorator(func, *arg, **kwargs):
   print(time.time(), 'decorator')
   def wrapper(*arg, **kwargs):
       t1 = time.time()
       ret = func(*arg, **kwargs)
       t2 = time.time()
       print('time count:', t2 - t1)
       return ret
   return wrapper
t = 0
def decorator_arg(*args_d, **kwargs_d):
   print(time.time())
   def decorator_3(func):
       print(time.time(), 'decorator')
       def wrapper(*args, **kwargs):
           t1 = time.time()
           ret = func(*args, **kwargs)
           t2 = time.time()
           print('time count:', t2 - t1, args_d, kwargs_d)
           return ret
       return wrapper
   return decorator_3

t1 = 0
a = 0
# @decorator(f3)
@decorator_arg('99999')
def f1(name="hyman"):
   text = "This func is f1, name is %s!" % name
   for i in range(9999999):
       pass
   print(text)
   return text
a1 = 0


@decorator
def f2(name="hyman"):
   text = "This func is f2, name is %s!" % name
   print(text)
   return text


def f3(*arg, **kwargs):
   print('f3', arg, kwargs)

# print(f1())
# print(f2('llll'))

我觉得可以这么理解,把@后面的代码视为一个整体foo, 这个foo实际上是一个函数,
这个foo可以用一个变量名表示(即函数名),也可以用执行函数的返回结果(这个结果必须是函数)表示。
而@符号相当于调用foo(),foo的输入是固定的,即@下面函数func,返回也是固定的,是一个新的函数。
这个新的函数是有扩展功能的函数,他取代了原来函数func的引用。所以当你去调用func的时候,
他执行的@运算所生成的新函数。foo就是装饰器,@运算会调用foo来生成一个新的函数来取代func函数.

可以把代码全打上断点,看代码的运行流程。

面试题

** 设计一个装饰器,使api请求资源时会读取缓存,并且可以设置缓存的超时时间。**

代码

"""设计一个装饰器,使api请求资源时会读取缓存,并且可以设置缓存的超时时间"""
import time
from datetime import datetime

from flask import Flask

app = Flask(__name__)
created = 0
cache_response = None


def cache(timeout=5):
    """缓存请求的资源,默认缓存失效时间为5秒"""
    def decorator(func):
        def wrapper(*arg, **kwargs):
            global created, cache_response
            now = time.time()
            if now - created > timeout:
                created = now
                cache_response = func(*arg, **kwargs)

            return cache_response
        return wrapper
    return decorator

# 添加header的装饰器
def set_header(headers):
    def decorator(func):
        def wrapper(*args, **kwargs):
            response = func(*args, **kwargs)
            response.headers.update(headers)
            return response
        wrapper.__name__ = func.__name__
        return wrapper

    return decorator


@app.route('/')
@cache(15)
def index():
    return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") + " > Hello! "


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

相关文章

  • Python装饰器及面试题

    之前去面试,有一道装饰器的面试题没有答上来。所以专门写这篇装饰器的文章,主要是为了给自己看,不用再网上去搜别人写的...

  • Python装饰器-专题笔记

    学会装饰器,Python更进阶 函数作用域到闭包到装饰器讲解,及闭包和装饰器的运用。 [√] 慕课网Meshare...

  • python装饰器何时执行?

    python装饰器,使用python作为开发的小伙伴一定不会陌生,但是有没有思考过装饰器的执行原理及过程呢?下面我...

  • 装饰器模式

    介绍 在python装饰器学习 这篇文章中,介绍了python 中的装饰器,python内置了对装饰器的支持。面向...

  • python中的装饰器

    python装饰器详解 Python装饰器学习(九步入门) 装饰器(decorator) 就是一个包装机(wrap...

  • [译] Python装饰器Part II:装饰器参数

    这是Python装饰器讲解的第二部分,上一篇:Python装饰器Part I:装饰器简介 回顾:不带参数的装饰器 ...

  • Python中的装饰器

    Python中的装饰器 不带参数的装饰器 带参数的装饰器 类装饰器 functools.wraps 使用装饰器极大...

  • Python进阶——面向对象

    1. Python中的@property   @property是python自带的装饰器,装饰器(decorat...

  • Python 装饰器填坑指南 | 最常见的报错信息、原因和解决方

    Python 装饰器简介装饰器(Decorator)是 Python 非常实用的一个语法糖功能。装饰器本质是一种返...

  • Python装饰器

    Python装饰器 一、函数装饰器 1.无参装饰器 示例:日志记录装饰器 2.带参装饰器 示例: 二、类装饰器 示例:

网友评论

      本文标题:Python装饰器及面试题

      本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/sblrphtx.html