python修饰函数的简单介绍
关于python修饰器调用报错问题
你装饰器的用法不对，你要的功能大概的写法如下：
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def tsfun(func, *args, **kwargs):
print "%s,%s, called" %(ctime(),func.__name__)
func(*args, **kwargs)
如何理解 Python
先来看一个简单例子：
def foo():
print('i am foo')
现在有一个新的需求，希望可以记录下函数的执行日志，于是在代码中添加日志代码：
def foo():
print('i am foo')
logging.info("foo is running")
bar()、bar2()也有类似的需求，怎么做？再写一个logging在bar函数里？这样就造成大量雷同的代码，为了减少重复写代码，我们可以这样做，重新定义一个函数：专门处理日志 ，日志处理完之后再执行真正的业务代码
def use_logging(func):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
func()
def bar():
print('i am bar')
use_logging(bar)
逻辑上不难理解， 但是这样的话，我们每次都要将一个函数作为参数传递给use_logging函数。而且这种方式已经破坏了原有的代码逻辑结构，之前执行业务逻辑时，执行运行bar()，但是现在不得不改成use_logging(bar)。那么有没有更好的方式的呢？当然有，答案就是装饰器。
简单装饰器
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
def bar():
print('i am bar')
bar = use_logging(bar)
bar()
函数use_logging就是装饰器，它把执行真正业务方法的func包裹在函数里面，看起来像bar被use_logging装饰了。在这个例子中，函数进入和退出时 ，被称为一个横切面(Aspect)，这种编程方式被称为面向切面的编程(Aspect-Oriented Programming)。
@符号是装饰器的语法糖，在定义函数的时候使用，避免再一次赋值操作
def use_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
@use_logging
def foo():
print("i am foo")
@use_logging
def bar():
print("i am bar")
bar()
如上所示，这样我们就可以省去bar = use_logging(bar)这一句了，直接调用bar()即可得到想要的结果。如果我们有其他的类似函数，我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。
装饰器在Python使用如此方便都要归因于Python的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。
带参数的装饰器
装饰器还有更大的灵活性，例如带参数的装饰器：在上面的装饰器调用中，比如@use_logging，该装饰器唯一的参数就是执行业务的函数。装饰器的语法允许我们在调用时，提供其它参数，比如@decorator(a)。这样，就为装饰器的编写和使用提供了更大的灵活性。
def use_logging(level):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if level == "warn":
logging.warn("%s is running" % func.__name__)
return func(*args)
return wrapper
return decorator
@use_logging(level="warn")
def foo(name='foo'):
print("i am %s" % name)
foo()
上面的use_logging是允许带参数的装饰器。它实际上是对原有装饰器的一个函数封装，并返回一个装饰器。我们可以将它理解为一个含有参数的闭包。当我 们使用@use_logging(level="warn")调用的时候，Python能够发现这一层的封装，并把参数传递到装饰器的环境中。
类装饰器
再来看看类装饰器，相比函数装饰器，类装饰器具有灵活度大、高内聚、封装性等优点。使用类装饰器还可以依靠类内部的\_\_call\_\_方法，当使用 @ 形式将装饰器附加到函数上时，就会调用此方法。
class Foo(object):
def __init__(self, func):
self._func = func
def __call__(self):
print ('class decorator runing')
self._func()
print ('class decorator ending')
@Foo
def bar():
print ('bar')
bar()
functools.wraps
使用装饰器极大地复用了代码，但是他有一个缺点就是原函数的元信息不见了，比如函数的docstring、__name__、参数列表，先看例子：
装饰器
def logged(func):
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
函数
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
该函数完成等价于：
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
f = logged(f)
不难发现，函数f被with_logging取代了，当然它的docstring，__name__就是变成了with_logging函数的信息了。
print f.__name__ # prints 'with_logging'
print f.__doc__ # prints None
这个问题就比较严重的，好在我们有functools.wraps，wraps本身也是一个装饰器，它能把原函数的元信息拷贝到装饰器函数中，这使得装饰器函数也有和原函数一样的元信息了。
from functools import wraps
def logged(func):
@wraps(func)
def with_logging(*args, **kwargs):
print func.__name__ + " was called"
return func(*args, **kwargs)
return with_logging
@logged
def f(x):
"""does some math"""
return x + x * x
print f.__name__ # prints 'f'
print f.__doc__ # prints 'does some math'
内置装饰器
@staticmathod、@classmethod、@property
装饰器的顺序
@a
@b
@c
def f ():
等效于
f = a(b(c(f)))
python所有内置函数的定义详解
1、定义函数
函数是可重用的程序。本书中已经使用了许多内建函数，如len()函数和range()函数，但是还没自定义过函数。定义函数的语法格式如下：
def 函数名(参数):
函数体
定义函数的规则如下：
①关键字def用来定义一个函数，它是define的缩写。
②函数名是函数的唯一标识，函数名的命名规则遵循标识符的命名规则。
③函数名后面一定要紧跟着一个括号，括号内的参数是可选的，括号后面要有冒号。
④函数体(statement)为一个或一组Python语句，注意要有缩进。
⑤函数体的第一行可以有文档字符串，用于描述函数的功能，用三引号括起来。
按照定义规则，可以定义第一个函数了：
def hello_world():
... print('Hello,world!') # 注意函数体要有缩进
...
hello_world()
Hello,world!
这个函数不带任何参数，它的功能是打印出“Hello,world!”。最后一行代码hello_world()是调用函数，即让Python执行函数的代码。
2、全局变量和局部变量
全局变量是定义在所有函数外的变量。例如，定义一个全局变量a，分别在函数test1()和test2()使用变量a：
a = 100 # 全局变量
def test1():
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
test2()
100
定义了全局变量a之后，在函数test1()和test2()内都可以使用变量a，由此可知，全局变量的作用范围是全局。
局部变量是在函数内定义的变量，除了用关键字global修饰的变量以外。例如，在函数test1()内定义一个局部变量a，分别在函数外和另一个函数test2()内使用变量a：
def test1():
... a = 100 # 局部变量
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
print(a)
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
NameError: name 'a' is not defined
test2()
Traceback (most recent call last):
File "stdin", line 1, in module
File "stdin", line 2, in test2
NameError: name 'a' is not defined
Python解释器提示出错了。由于局部变量a定义在函数test1()内，因此，在函数test1()内可以使用变量a，但是在函数外或者另一个函数test2()内使用变量a，都会报错，由此可见，局部变量的作用范围是定义它的函数内部。
一般情况下，在函数内声明的变量都是局部变量，但是采用关键字global修饰的变量却是全局变量：
def test1():
... global a # 全局变量
... a = 100
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
100
print(a)
100
test2()
100
这个程序与上个程序相比，只是在函数test1()中多了一行代码“global a”，程序便可以正确运行了。在函数test1()中，采用关键字global修饰了变量a之后，变量a就变成了全局变量，不仅可以在该函数内使用，还可以在函数外或者其他函数内使用。
如果在某个函数内局部变量与全局变量同名，那么在该函数中局部变量会覆盖全局变量：
a = 100 # 全局变量
def test1():
... a = 200 # 同名局部变量
... print(a)
...
def test2():
... print(a)
...
test1()
200
test2()
100
由于在函数test1()中定义了一个与全局变量同名的局部变量a，因此，在函数test1()中全局变量a的值被局部变量覆盖了，但是在函数test2()中全局变量a的值没有被覆盖。
综上所述，在Python中，全局变量保存的数据供整个脚本文件使用;而局部变量只用于临时保存数据，变量仅供局部代码块使用。
python中怎么设定函数形参的类型
直接写个名字就行。python的一切默认都是对象，参数没使用前，是没有类型的。甚至函数写不写行参都无所谓。
Python中的“ @”（@）符号有什么作用？
【@】符号在python中是装饰器的意思。
装饰器对一个可调用对象（函数、方法、类等等）进行装饰，它返回的也是一个可调用对象。
一般情况下，装饰器是对被装饰对象的修饰与增强。用现实事物类比的话，可以类比为中间商：中间商不生产产品，它将工厂生产的产品进行包装、运输后再销售给顾客。装饰器不实现核心功能，它提供对目标函数调用的封装与强。
它装饰的方法返回值是一个对象（BillList、Bill、List[BillDetail]等），而装饰器【enabled_cache】的作用如它的名称一样：使用缓存。可以看到，这个装饰器函数中定义了一个函数【wrapper】然后将这个wrapper作为返回值。这样，原本调用ProductionBos.bill_with_last_week的代码就不需要做任何改变就能享受到ProductionBos.bill_with_last_week原有的功能（得到一个BillList对象）和enabled_cache提供的附加功能（如果该对象有缓存，就不再从数据库查询）。
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