万能装饰器

本文深入解析了Python中万能装饰器的工作原理,包括如何使用装饰器而不改变原始函数的行为,以及如何为装饰器传递参数。通过具体实例展示了装饰器在权限认证等场景中的应用。

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###万能装饰器

# 装饰前的test(最先定义的test)是由func指向
# 装饰后的test其实就是call_fun
# 装饰器在道德上不会去更改原先函数的返回值,不会去更改原先的参数
# call_fun,func,test这三个参数一般保持一致
def set_fun(func):
	def call_fun(*args,**kwargs):
		print("--->args",args)
		print("--->kwargs",kwargs)
		return func(*args,**kwargs) # 拆包

	return call_fun

@set_fun  # fun1 = set_fun(fun1)
def fun1(*args, **kwargs):
	print(args)
	print(kwargs)
	return 100

print(fun1())
print(fun1(123,456))
print(fun1(123, 456, a=1, b=2))

###装饰器传参

# 三个函数的嵌套,最外层(第三层必须返回闭包的引用),最外层必须的参数

def set_value(value):
    print(value)
    def set_fun(func):
        def call_fun():
            print("权限认证")
            func()  # 这个就是原先的函数

        return call_fun

    return set_fun

# 这个分成两步
# 第一步:set_value("吃饭"),得到闭包的的引用
# 第二步:@闭包的引用 @set_fun ===> test=set_fun(test)
@set_value("吃 饭")
def fun1():
    print("test")
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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