python 装饰器@dd？

Python装饰器是一种特殊的语法，用于修改或扩展函数的功能。使用装饰器可以在不修改原函数代码的情况下，对函数进行包装，添加额外的功能或者修改函数的行为。

装饰器的语法是在函数定义前使用@符号，后面紧跟着装饰器函数的名称。装饰器函数接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数。

下面是一个简单的装饰器示例，假设有一个装饰器函数`@dd`：

def dd(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Before function execution")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("After function execution")
        return result
    return wrapper

@dd
def my_function():
    print("Hello, world!")

my_function()

在上面的例子中，`@dd`表示将`my_function`函数使用`dd`装饰器进行修饰。当调用`my_function`时，实际上是调用了`dd`装饰器返回的新函数`wrapper`。在新函数中，我们可以添加额外的功能，比如在函数执行前后打印一些信息。

输出结果为：

Before function execution
Hello, world!
After function execution

相关问题

python装饰器@

Python装饰器是一种用于修改函数或类的行为的特殊语法。它们允许在不修改原始代码的情况下，通过将函数或类作为参数传递给另一个函数来添加额外的功能。

装饰器使用@符号将其应用于函数或类。当调用被装饰的函数或创建被装饰的类的实例时，装饰器会在原始函数或类之前或之后执行一些额外的代码。

装饰器可以用于各种场景，例如：
- 记录日志
- 计时函数执行时间
- 验证用户权限
- 缓存函数结果
- 异常处理等

下面是一个简单的装饰器示例，用于记录函数的执行时间：

import time

def timer_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"函数 {func.__name__} 的执行时间为：{end_time - start_time} 秒")
        return result
    return wrapper

@timer_decorator
def my_function():
    # 函数的具体实现
    pass

my_function()

在上面的示例中，`timer_decorator` 是一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数 `wrapper`。`wrapper` 函数在调用原始函数之前和之后记录了执行时间。

python 装饰器@

装饰器是 Python 中一种特殊的语法结构，通过在函数定义前使用 @ 符号，可以用来对函数进行扩展、修改或包装。装饰器可以在不修改原函数代码的情况下，通过添加额外的功能来增强函数的行为。

实际上，装饰器本质上是一个函数，它接受一个函数作为输入，并返回一个新的函数作为输出。可以将装饰器理解为一个包装器，用来包装原函数。

下面是一个简单的装饰器示例，实现在函数执行前后打印日志：

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("函数执行前")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("函数执行后")
        return result
    return wrapper

@logger
def add(a, b):
    return a + b

print(add(2, 3))  # 输出：函数执行前\n函数执行后\n5

在上面的示例中，`logger` 是一个装饰器函数，它接受一个函数作为参数，并定义了一个内部函数 `wrapper`。`wrapper` 函数负责在原函数执行前后打印日志，并调用原函数。通过在 `add` 函数定义前添加 `@logger`，可以将 `add` 函数传递给 `logger` 装饰器进行包装。

当调用 `add(2, 3)` 时，实际上是调用了被装饰后的 `wrapper` 函数，而 `wrapper` 函数在执行原函数前后打印了日志。

这只是一个简单的装饰器示例，实际上装饰器可以实现更复杂的功能，比如缓存、权限控制、性能分析等。装饰器在 Python 中被广泛应用，在框架和库中常见。