2024年汽车装饰软件源码 篇1
我觉得你问得有点奇怪呀！代码就是指令，最后还是要编译器转换成机器语言，CPU去解析就成了！你问得是怎么上线么？变成生产环境？你这个源代码的概念，感觉不是传统的源代码的意思呀！
2024年汽车装饰软件源码 篇2
@Author：By Runsen
@Date：2019年07月11日
1.1 装饰器入门1.2 带参数的装饰器2.1 类装饰器2.2 装饰器的嵌套3.1 身份认证3.2 日志记录3.3 输入合理性
1、装饰器
1.1 装饰器入门
装饰器，顾名思义，就是用来“装饰”的。比如@Runsen就是一个装饰器，其中"Runsen"是你的装饰器的名字。它能装饰的东西有：函数、类。
先看两段代码，在这里my_decorator（）就是一个装饰器，其实装饰器就是一个函数来的函数
def my_decorator(func):
def wrapper():
print('wrapper of decorator')
func()
return wrapper
def greet():
print('hello world')
greet = my_decorator(greet)
greet()
# 输出
wrapper of decorator
hello world
my_decorator函数传入greet函数名方法，中间有一个wrapper内函数方法， return wrapper说明要执行wrapper内函数，wrapper内函数，执行greet函数名方法
greet = my_decorator(greet)这个代码可以用装饰器来替代，在greet上面加一个@my_decorator，直接执行greet()
def my_decorator(func):
def wrapper():
print('wrapper of decorator')
func()
return wrapper
@my_decorator
def greet():
print('hello world')
greet()
wrapper of decorator
hello world
装饰器就是继承了 my_decorator函数，因此先调用my_decorator中的wrapper打印出 wrapper of decorator，然后func()被调用，指的就是 greet(),所以在打印出hello world
1.2 带参数的装饰器
有时候函数需要传入参数，这时候用*args, **kwargs接受就可以了。
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print('wrapper of decorator')
func(*args, **kwargs)
return wrapper
def repeat(num):
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for i in range(num):
print('wrapper of decorator')
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return my_decorator
@repeat(4)
def greet(message):
print(message)
greet('hello world')
# 输出：
wrapper of decorator
hello world
wrapper of decorator
hello world
wrapper of decorator
hello world
wrapper of decorator
hello world
但是自定义参数的装饰器将改变函数本身的元信息，即函数不再是本身的函数
**greet.__name__
## 输出
'wrapper'
help(greet)
# 输出
Help on function wrapper in module __main__:
wrapper(*args, **kwargs)
这时，需要使用内置模块functools.wrap会保留原函数的元信
在源代码中@functools.wraps也是这么来的
import functools
def my_decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('wrapper of decorator')
func(*args, **kwargs)
return wrapper
@my_decorator
def greet(message):
print(message)
greet.__name__
# 输出
'greet'
2、装饰器进阶
2.1 类装饰器
类装饰器主要依赖函数__call__ ，每当调用一个类的实例，函数__call__就会执行一次
class Count:
def __init__(self, func):
self.func = func
self.num_calls = 0
def __call__(self, *args, **kwargs):
self.num_calls += 1
print('num of calls is: {}'.format(self.num_calls))
return self.func(*args, **kwargs)
@Count
def example():
print("hello world")
example()
# 输出
num of calls is: 1
hello world
example()
# 输出
num of calls is: 2
hello world
2.2 装饰器的嵌套
如果一个函数上面有多个装饰器，叫做装饰器的嵌套
从下到上
@decorator1
@decorator2
@decorator3
def func():
...
那么相当于，从里到外
decorator1(decorator2(decorator3(func)))
import functools
def my_decorator1(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('execute decorator1')
func(*args, **kwargs)
return wrapper
def my_decorator2(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print('execute decorator2')
func(*args, **kwargs)
return wrapper
@my_decorator1
@my_decorator2
def greet(message):
print(message)
greet('hello world')
# 输出
execute decorator1
execute decorator2
hello world
3、装饰器用法实例
3.1 身份认证
import functools
def authenticate(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
request = args[0]
if check_user_logged_in(request): # 如果用户处于登录状态
return func(*args, **kwargs) # 执行函数 post_comment()
else:
raise Exception('Authentication failed')
return wrapper
@authenticate
def post_comment(request, ...)
...
3.2 日志记录
import time
import functools
def log_execution_time(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
res = func(*args, **kwargs)
end = time.perf_counter()
print('{} took {} ms'.format(func.__name__, (end - start) * 1000))
return res
return wrapper
@log_execution_time
def calculate_similarity(items):
...
3.3 输入合理性
import functools
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, ...):
...
所谓的装饰器，其实就是通过装饰器函数，来修改函数的一些功能，使得原函数不需要修改
代码来源：极客时间Python专栏