2019-06-17老师能否补充下，用 @functools.wraps(func) 来保留原来的元信息，有哪些现实意义呢？ 4 32
2019-06-17请教前辈们或老师一个初入门的问题：在本方前部"函数回顾"中，把函数赋给一个变量时，
第1点：send_message = func
第4点：send_message = func_closure()
我尝试如下会报错：
第1点：send_message = func()
第4点：send_message = func_closure
想知道这是哪一个知识点，谢谢展开作者回复: 第一点：
直接赋值send_message = func()是错误的，因为func()必须接受一个参数，send_message = func('hello world')就正确了，他等同于send_message = func然后send_message('hello world')
第4点：func_closure()是一个闭包，返回的是函数对象。不能直接用send_message = func_closure，然后send_message('hello world')调用，必须是send_message = func_closure()，然后再send_message('hello world')，这样才能把参数'hello world'正确传给内部函数 19
2019-06-17我感觉python的装饰器的应用场景有点像AOP的应用场景，把一些常用的业务逻辑分离，提高程序可重用性，降低耦合度，提高开发效率。作者回复: 是的，你的理解很正确
19
2019-06-17lru cache常用来做一些小规模缓存，比如最近浏览记录，空间浏览记录等等，常用三种策略:1.FIFO(先进先出)２.最少使用LRU 3.最近最少使用LRU. 看了下源码，原来python原生的functools中的lru是链表写的 8- 2019-06-17请问一下，lru cache不是应该删除最久没有访问的内容吗。
作者回复: LRU cache is to remove the least recently used data when the cache is full。翻译过来可能有点问题，意思就是删除最久没有访问的，我还是直接保留英文解释吧。
6 
2019-06-17请教下，为什么count那儿是单例模式吗？为什么二次执行会加1？作者回复: 因为num_calls这个变量是类变量，不是具体的实例变量，二次执行相当于调用了函数__call__两次，因此变量num_calls会变为2
1 5
2019-06-171、总结中，倒数第二行发现错别字（程序）不是程度。
2、类装饰器在实际中有哪些应用场景呢作者回复: 欢迎指正错别字。类装饰器的用途和函数装饰器差不多，比如文中所讲的机器学习中需要对输入进行合理性检查，他也常常可以写成类装饰器的形式，进行调用。写成类的话，优点是程序的分解度更加高，具体用类装饰器和函数装饰器，视情况而定，二者本质是一样的
1 4
2019-06-17还有类装饰器，又长见识了，最近正愁参数校验放哪里，参照本文终于开窍了作者回复: 很高兴看到你有所收获
4
2019-07-08“原函数还是原函数吗？”一栏中“为了解决这个问题，我们通常使用内置的装饰器@functools.wrap“，应该是@functools.wraps,有s的吧 3
2019-06-18平时似乎也就property、staticmethod、classmethod用的比较多一点 3
2019-06-18老师，装饰器嵌套的时候，执行顺序不是decorator1->decorator2->func吗，应该是从外到内吧，外层的装饰器先执行，打印结果是
decorator1
decorator2
hello world 4 3
2019-12-17感觉装饰器类比java中的代理模式，AOP思想 1
2019-11-07我之前开发过微服务脚手架，跟装饰器模式很像，就是rpc调用之前，把限流，上报，统计耗时统计在前面，每个功能还可以自由选择执行的时机，跟业务功能分离，开发关注于业务研发就行了作者回复: 说的很好
1
2019-09-22工作当中，如果是二次开发，在原来的需求基础之上做优化，原逻辑不需要修改的情况下，只需增加新的业务场景的时候，感觉用装饰器挺好的。不动原来的逻辑，增加程序的健壮性。作者回复: 正解
1
2019-07-30装饰器年年都在学，每次学都是新发现0_0 , 看来还是没到家 1
2019-07-11装饰器完全可以转换为方法调用：
import functools
def my_decorator(param):
def inner(func):
@functools.wraps(func) #保留函数的元信息
def wrapper(*args, **kwargs):
print("before func run. {}".format(param))
func(*args, **kwargs)
print("after func run. {}".format(param))
return wrapper
return inner
@my_decorator("装饰器参数形式")
def test(p, p1):
print("i am func with param.{}, {}".format(p, p1))
# 装饰器方式
test("decorator", "p22")
# 函数定义方式，等价于装饰器
def test1(p, p1):
print("i am func 函数调用 param.{}, {}".format(p, p1))
f = my_decorator("函数参数形式")(test1)
f("func call", "p2")
#
print(test, f)
输出：
before func run. 装饰器参数形式
i am func with param.decorator, p22
after func run. 装饰器参数形式
before func run. 函数参数形式
i am func 函数调用 param.func call, p2
after func run. 函数参数形式
<function my_decorator.<locals>.inner.<locals>.wrapper at 0x10a7107b8> <function my_decorator.<locals>.inner.<locals>.wrapper at 0x10a710bf8>展开 1
2019-06-30api权限验证，缓存，日志，api运行时间 1
2019-06-23请问老师，在“输入合理性检查“部分，为什么装饰器validation_check的参数不是func？
谢谢老师
def validation_check(input):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
... # 检查输入是否合法
@validation_check
def neural_network_training(param1, param2, ...):
...展开 1 1
2019-06-20不实用，代码可读性太低 1
2019-06-19没看懂啊，是我的问题吗？😂 1 1