in decorate_context return func(*args, **kwargs)

时间: 2023-08-20 08:04:44 浏览: 473

初识python之装饰器

初识python之装饰器在python的学习过程中，随着我们学习逐渐深入，不可避免会遇到装饰器的使用。使用装饰器，不仅可以使代码简洁、清晰，使开发方边，关键是可以大幅增加我们代码的逼格。我在这儿，分享一下我学习python装饰器的心得体会。目录初识python之装饰器一、函数调用函数与装饰器装饰函数程序示例：调用运行结果：程序示例：调用运行结果：二、当装饰器函数需要参数时…程序示例：调用运行结果：总结调试全代码一、函数调用函数与装饰器装饰函数我对装饰器的理解就是在不影响原函数的前提下，对已有函数进行调用，并扩展一系列其他功能。因此，为了更深刻的学习装饰器，有必要与函数调用函数之间进行【初识Python之装饰器】 Python中的装饰器是一种高级编程技巧，它允许我们在不修改原始函数代码的情况下，为函数添加额外的功能。装饰器本质上是一个接收函数作为参数并返回新函数的函数，它能够包装原函数，为其增添新的行为。装饰器在Python中广泛应用于日志记录、性能测试、事务处理、缓存等功能。 ### 一、函数调用函数与装饰器函数调用函数是一种基础的编程模式，我们可以通过一个函数来调用另一个函数，例如： ```python def print_tips_func(func, *args, **kwargs): print("function {} is running..".format(func.__name__)) return func(*args, **kwargs) def func1(*args, **kwargs): print("I am func1, I'm running....") print("my parameters is", args, kwargs) print_tips_func(func1, 2, height=3) ``` 在这个例子中，`print_tips_func`是一个普通的函数，它接受一个函数`func`作为参数，然后执行该函数并打印提示信息。装饰器在形式上与函数调用函数类似，但它们的使用方式有所不同。装饰器通常使用`@`语法糖来应用，例如： ```python def print_tips_decorate(func): def wraps(*args, **kwargs): print("function {} is running..".format(func.__name__)) return func(*args, **kwargs) return wraps @print_tips_decorate def func2(*args, **kwargs): print("I am func2, I'm running....") print("my parameters is", args, kwargs) func2(1, height=2) ``` 在这个例子中，`print_tips_decorate`是一个装饰器，它包装了`func2`函数，使得在调用`func2`时，会先执行装饰器内的代码。 ### 二、当装饰器函数需要参数时有些情况下，装饰器自身也需要参数来定制其行为。这时，我们可以创建一个“工厂函数”，这个工厂函数接收参数并返回装饰器。例如： ```python def print_tips_decorate_param(tips=""): def print_tips_decorate(func): def wraps(*args, **kwargs): print(tips) return func(*args, **kwargs) return wraps return print_tips_decorate @print_tips_decorate_param("我就是老天最宠爱的崽~") def func3(*args, **kwargs): print("I am func3, I'm running....") print("my parameters is", args, kwargs) func3(4, weight=5) ``` 在这个例子中，`print_tips_decorate_param`是一个工厂函数，它接收`tips`参数，并返回一个装饰器`print_tips_decorate`。这样，我们就可以在使用装饰器时传入参数，实现更灵活的功能定制。总结来说，Python装饰器是函数式编程的一个强大工具，它让代码更加简洁、可读性更强，同时提供了强大的代码复用和扩展能力。通过理解装饰器的工作原理和使用方法，开发者可以编写出更加优雅和高效的Python代码。

根据引用中的报错信息和引用中的解决方式，你遇到的问题是在使用带分割的模型时，矩阵的维度不匹配导致的错误。具体报错信息为"RuntimeError: mat1 dim 1 must match mat2 dim 0"。解决这个问题的方式是修改PyTorch源码，具体位置可能在"/home/efy/mambaforge/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/upsampling.py"的大约153行。另外，引用中提到了另一个可能的问题，即requirements.txt中指定的版本与实际安装的版本不匹配。这可能是由于运行代码时自动对所需的依赖进行了检查，并且根据requirements.txt重新安装了指定的版本。对于问题"in decorate_context return func(*args, **kwargs)"，根据提供的信息，无法准确判断这个问题的具体原因和解决方法。可能需要进一步调查和调试代码才能找到解决方案。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [如何运行代码mikel-brostrom/yolov8_tracking实现目标识别和跟踪？](https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129173745)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] - *2* [执行YOLOv5时报错，解决：AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_...](https://blog.csdn.net/weixin_41653613/article/details/126369337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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in decorate_context return func(*args, **kwargs)

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