


Comprendre la syntaxe et l'utilisation des décorateurs Python
Jul 16, 2025 am 04:08 AMLes décorateurs de Python sont essentiellement des emballages de fonctions, utilisés pour modifier les fonctions ou les comportements de classe sans modifier le code source. 1. Un décorateur est une fonction qui re?oit une fonction ou une classe comme argument, le renvoi de la version enveloppée, par exemple, en utilisant la syntaxe @decorator est équivalente à Func = Decorator (func); 2. La fonction de wrapper doit utiliser des args et * kwargs pour recevoir tous les paramètres et renvoyer le résultat d'exécution de la fonction d'origine pour conserver la valeur de retour; 3. Décorateur multicouche est exécuté dans l'ordre du bas en haut, c'est-à-dire que le décorateur le plus proche de la fonction est exécuté en premier; 4. Les classes peuvent également être utilisées comme décorateurs, et la méthode d'appel doit être mise en ?uvre, adaptée à des scénarios complexes où les états doivent être enregistrés. Après avoir compris ces mécanismes, le décorateur deviendra intuitif et pratique.
La syntaxe et l'utilisation du décorateur de Python semblent un peu déroutantes, mais après avoir compris le mécanisme, vous constaterez que c'est très pratique. Son r?le principal est de modifier le comportement des fonctions ou des classes sans modifier leur code source. Ceci est particulièrement utile lors de l'écriture de cadres, de fonctions d'outils ou de gérer uniformément une certaine logique.

L'essence d'un décorateur: Emballage des fonctions
Un décorateur est essentiellement une fonction qui enveloppe une autre fonction ou classe. Vous pouvez le considérer comme l'ajout d'une couche supplémentaire de fonctionnalités sans modifier la fonction d'origine.
Par exemple, l'exemple simple suivant:

def my_decorator (func): def wrapper (): imprimer ("avant l'appel de la fonction") func () imprimer ("après l'appel de la fonction") Wrapper de retour @my_decorator def says_hello (): imprimer ("bonjour") Say_hello ()
Dans ce code, @my_decorator
est comment utiliser le décorateur. Il est équivalent à:
Say_hello = my_decorator (say_hello)
Autrement dit, passer la fonction say_hello
à my_decorator
, puis renvoyer une nouvelle fonction et l'attribuer à say_hello
. De cette fa?on, la version emballée est exécutée lors de l'appel.

Comment gérer les décorateurs avec des paramètres?
Si la fonction décorée a des paramètres, la fonction de wrapper dans le décorateur doit également être capable de recevoir ces paramètres. Le moyen le plus simple consiste à utiliser *args
et **kwargs
pour attribuer sauvagement tous les paramètres.
Par exemple:
Def Decorator_With_args (FUNC): def wrapper (* args, ** kwargs): Print ("Arguments:", Args, Kwargs) retourner func (* args, ** kwargs) Wrapper de retour @decorator_with_args Def Greet (nom, age): print (f "hi {nom}, vous êtes {age}") saluer ("Alice", 25)
à l'heure actuelle, la fonction de wrapper peut gérer tous les paramètres. Quelques points à retenir:
- La fonction de wrapper doit renvoyer le résultat de la func (...), sinon la valeur de retour de la fonction d'origine sera rejetée
- Si la fonction originale a une valeur de retour, n'oubliez pas de revenir de l'emballage
- Les paramètres peuvent être diversifiés, mais l'utilisation
*args
et**kwargs
est la méthode la plus courante.
L'ordre des décorateurs multicouches
Vous pouvez superposer plusieurs décorateurs sur une fonction, mais sachez que leur ordre d'exécution est exécuté de bas en haut (ou de l'intérieur vers l'extérieur).
Par exemple:
DEF DECO1 (FUNC): def wrapper (* args, ** kwargs): imprimer ("déco1 avant") résultat = func (* args, ** kwargs) imprimer ("déco1 après") Résultat de retour Wrapper de retour DEF DECO2 (FUNC): def wrapper (* args, ** kwargs): imprimer ("déco2 avant") résultat = func (* args, ** kwargs) imprimer ("déco2 après") Résultat de retour Wrapper de retour @ déco1 @ déco2 def says_hi (): imprimer ("salut") Say_hi ()
L'ordre de sortie est:
déco1 avant déco2 avant Salut déco2 après déco1 après
Ainsi, l'ordre des décorateurs affectera le comportement final. Si vous souhaitez d'abord exécuter une certaine logique, faites attention à l'ordre dans lequel le décorateur est écrit.
Les cours peuvent également être utilisés comme décorateurs
En plus des fonctions, vous pouvez également utiliser des classes pour implémenter les décorateurs. Cette pratique est généralement utilisée dans des situations où l'état est nécessaire.
MyDecorator de classe: def __init __ (self, func): self.func = func Def __Call __ (self, * args, ** kwargs): Imprimer ("Class Decorator avant") résultat = self.func (* args, ** kwargs) Imprimer ("Class Decorator After") Résultat de retour @Mydecorator def do_something (): imprimer ("faire quelque chose") do_something ()
Le point clé ici est de permettre à la classe d'implémenter la méthode __call__
afin que l'instance puisse être appelée comme une fonction. Cette méthode convient aux scénarios plus complexes, comme si vous souhaitez enregistrer le nombre d'appels, mettre en cache les résultats, etc.
Fondamentalement, c'est tout. Les décorateurs ont l'air fantaisistes, mais essentiellement enveloppement et remplacement des fonctions. Tant que vous comprenez ce mécanisme et ajoutez quelques exercices, vous pouvez l'utiliser de manière flexible.
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La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.

Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.

Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat

Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.

Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.

Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.

Oui, vous pouvez analyser les tables HTML à l'aide de Python et Pandas. Tout d'abord, utilisez la fonction pandas.read_html () pour extraire la table, ce qui peut analyser les éléments HTML dans une page Web ou une cha?ne dans une liste de dataframe; Ensuite, si la table n'a pas de titre de colonne claire, il peut être corrigé en spécifiant les paramètres d'en-tête ou en définissant manuellement l'attribut .Columns; Pour les pages complexes, vous pouvez combiner la bibliothèque de requêtes pour obtenir du contenu HTML ou utiliser BeautifulSoup pour localiser des tables spécifiques; Faites attention à des pièges communs tels que le rendu JavaScript, les problèmes de codage et la reconnaissance multi-table.

La fa?on d'accéder aux objets JSON imbriqués dans Python est de clarifier d'abord la structure, puis d'indexer la couche par couche. Tout d'abord, confirmez la relation hiérarchique de JSON, comme un dictionnaire ou une liste imbriquée du dictionnaire; Utilisez ensuite les clés du dictionnaire et la liste d'index pour accéder à la couche par couche, telles que les données "détails" ["zip"] pour obtenir le codage zip, les données "Détails" [0] pour obtenir le premier passe-temps; Pour éviter KeyError et IndexError, la valeur par défaut peut être définie par la méthode .get (), ou la fonction d'encapsulation Safe_get peut être utilisée pour obtenir un accès sécurisé; Pour des structures complexes, recherchez ou utilisez des bibliothèques tierces telles que JMESPath pour gérer.
