Python 进阶----*args和 **kwargs,装饰器 的用法

# args 的用法
def test_var_args(f_arg,*argv):
	print("first normal arg:",f_arg)
	for arg in argv:
		print("another arg through *argv:",arg)

test_var_args('arg1','arg2','arg3')
#first normal arg: arg1
#another arg through *argv: arg2
#another arg through *argv: arg3

#**kwargs 的用法
def test_var_kwarg(**kwargs):
	for key,value in kwargs.items():
		print("{keys} == {values}".format(keys=key,values=value))
test_var_kwarg(name='yzf')

#*args和**keargs的用法
def test_args_kwargs(arg1, arg2, arg3):
    print("arg1:", arg1)
    print("arg2:", arg2)
    print("arg3:", arg3)

test_args = ("two", 3, 5)
test_args_kwargs(*test_args)
kwargs = {"arg3": 3, "arg2": "two", "arg1": 5}
test_args_kwargs(**kwargs)

装饰器

#再谈装饰器
def  simpleDecorator(b_func):
	def wrapBFuction():
		print("i am A,before B")
		b_func()
		
		print("i am C,follow B")
	return wrapBFuction

def bFunction():
	print("i am B")
b=simpleDecorator(bFunction)
b()
print(b.__name__)
"""
输出应该是“a_function_requiring_decoration”。
这里的函数被warpTheFunction替代了。
它重写了我们函数的名字和注释文档(docstring)。
幸运的是Python提供给我们一个简单的函数来解决这个问题，
那就是functools.wraps。
我们修改上一个例子来使用functools.wraps：
"""
from functools import wraps
def  simpleDecorator(b_func):
	@wraps(b_func)
	def wrapBFuction():
		print("i am A,before B")
		b_func()
		
		print("i am C,follow B")
	return wrapBFuction

@simpleDecorator
def bDecorator():
	print("i am B,a simpleDecorator")

bDecorator()
print(bDecorator.__name__)
#注意：@wraps接受一个函数来进行装饰，并加入了复制函数名称、注释文档、参数列表等等的功能。
#这可以让我们在装饰器里面访问在装饰之前的函数的属性。

"""
#使用场景
#1.授权：Authorization  装饰器能有助于检查某个人是否被授权去使用一个web应用的端点(endpoint)。它们被大量使用于Flask和Django web框架中.
from functools import wraps
def requires_auth(f):
	@wraps(f)
	def decorated(*args,**kwargs):
		auth = request.authorization
		if not auth or not check_auth(auth.username, auth.password):
			authenticate()
		return f(*agrs,**kwargs)
	return decorated

#2.日志(Logging)日志是装饰器运用的另一个亮点

"""
from functools import wraps
def logit(func):
	@wraps(func)
	def with_log(*args,**kwargs):
		print(func.__name__+"was call")
		return func(*args,**kwargs)
	return with_log
@logit
def add_function(x):
	print( "caculate x+x: ")
	return x+x
result = add_function(2)
print(result)
"""
add_functionwas call
caculate x+x:
4
"""
"""
带参数的装饰器,Python里每个东西都是一个对象
"""
from functools import wraps
def logit_fun(logfile='out.log'):
	def logging_dacorator(func):
		@wraps(func)
		def wrap_log(*args,**kwargs):
			log_string=func.__name__+"was called"
			print(log_string)
			with open(logfile,'a') as file:
				file.write(log_string)
			return func(*args,**kwargs)
		return wrap_log
	return logging_dacorator

@logit_fun()
def noargs():
	pass
@logit_fun(logfile='out2.log')
def hasargs():
	pass

noargs()
hasargs()

#装饰器类
class Logit(object):
	def __init__(self,logfile='out.log'):
		self.logfile =logfile
	def __call__(self,func):
		@wraps(func)
		def wrapped_func(*args,**kwargs):
			log_string = func.__name__ + "was call "
			print(log_string)
			with open(self.logfile,'a') as open_file:
				open_file.write(log_string + '\n')
			return func(*args,**kwargs)
		return wrapped_func
	def notify(self):
		pass

@Logit(logfile = 'out3.log')
def myfunc1():
    pass
myfunc1()
class EmailLogit(Logit):
	"""docstring for EmailLogit"""
	def __init__(self, email = '1508287079@qq.com',*args,**kwargs):
		super(EmailLogit, self).__init__(*args,**kwargs)
		self.email= email
	def notify(self):
		# 发送一封email到self.email
		# 这里就不做实现了
		with open(self.logfile,'a') as open_file:
				open_file.write(self.email + '\n')
		print("send_email success!")
		pass

#从现在起，@email_logit将会和@logit产生同样的效果，但是在打日志的基础上，还会多发送一封邮件给管理员
@EmailLogit(logfile = 'out4.log')	
def send_email():
	EmailLogit().notify()	
send_email()