Python进阶(八)编写带参数decorator_python 带参数的 decorator(1)

最后前端到底应该怎么学才好？

如果你打算靠自己摸索自学，那么你首先要了解学习前端的基本大纲，这是你将要学习的主要内容，理解以及掌握好这些内容，便可以找到一份初级的前端开发工作。你还需要有一套完整的前端学习教程，作为初学者最好的方式就是看视频教程学习，初学者容易理解接受。

不要选择买书学习，这样的方式没有几个人能学会，基本都是看不下去书，也看不懂书。如果喜欢看书的学弟，可以买一些经典的书籍作为辅助即可，主要还是以看教程为主。每天抽出固定几个小时学习，做好长期学习的准备。学习编程并不是每天光看视频，你学习编程最重要的目的是为了编写软件产品，提供给大众使用，所以用手写出代码实现功能才是我们要做的事情。

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my_func = log(‘DEBUG’)(my_func)

上面的语句看上去还是比较绕，再展开一下：

log_decorator = log(‘DEBUG’)
my_func = log_decorator(my_func)

上面的语句又相当于：

log_decorator = log(‘DEBUG’)
@log_decorator
def my_func():
pass

所以，带参数的log函数首先返回一个decorator函数，再让这个decorator函数接收my\_func并返回新函数：

def log(prefix):
def log_decorator(f):
def wrapper(*args, **kw):
print ‘[%s] %s()…’ % (prefix, f.name)
return f(*args, **kw)
return wrapper
return log_decorator

@log(‘DEBUG’)
def test():
pass
print test()

执行结果：

[DEBUG] test()…

对于这种3层嵌套的decorator定义，你可以先把它拆开：

标准decorator:

def log_decorator(f):
def wrapper(*args, **kw):
print ‘[%s] %s()…’ % (prefix, f.name)
return f(*args, **kw)
return wrapper
return log_decorator

返回decorator:

def log(prefix):
return log_decorator(f)

拆开以后会发现，调用会失败，因为在3层嵌套的decorator定义中，最内层的wrapper引用了最外层的参数prefix，所以，把一个闭包拆成普通的函数调用会比较困难。不支持闭包的编程语言要实现同样的功能就需要更多的代码。


在@performance实现打印秒的同时，请给 @performace 增加一个参数，允许传入’s’或’ms’：

@performance(‘ms’)
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))

要实现带参数的@performance，就需要实现：

my_func = performance(‘ms’)(my_func)

需要3层嵌套的decorator来实现。  
 参考代码:


### 最后前端到底应该怎么学才好？

如果你打算靠自己摸索自学，那么你首先要了解学习前端的基本大纲，这是你将要学习的主要内容，理解以及掌握好这些内容，便可以找到一份初级的前端开发工作。你还需要有一套完整的前端学习教程，作为初学者最好的方式就是看视频教程学习，初学者容易理解接受。



不要选择买书学习，这样的方式没有几个人能学会，基本都是看不下去书，也看不懂书。如果喜欢看书的学弟，可以买一些经典的书籍作为辅助即可，主要还是以看教程为主。每天抽出固定几个小时学习，做好长期学习的准备。学习编程并不是每天光看视频，你学习编程最重要的目的是为了编写软件产品，提供给大众使用，所以用手写出代码实现功能才是我们要做的事情。

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