python通过装饰器检查函数参数数据类型的方法
本文实例讲述了python通过装饰器检查函数参数数据类型的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:
这段代码定义了一个python装饰器,通过此装饰器可以用来检查指定函数的参数是否是指定的类型,在定义函数时加入此装饰器可以非常清晰的检测函数参数的类型,非常方便
代码如下:
def accepts(exception,**types):
def check_accepts(f):
assert len(types) == f.func_code.co_argcount, \
'accept number of arguments not equal with function number of arguments in "%s"' % f.func_name
def new_f(*args, **kwds):
for i,v in enumerate(args):
if types.has_key(f.func_code.co_varnames[i]) and \
not isinstance(v, types[f.func_code.co_varnames[i]]):
raise exception("arg '%s'=%r does not match %s" % \
(f.func_code.co_varnames[i],v,types[f.func_code.co_varnames[i]]))
del types[f.func_code.co_varnames[i]]
for k,v in kwds.iteritems():
if types.has_key(k) and not isinstance(v, types[k]):
raise exception("arg '%s'=%r does not match %s" % \
(k,v,types[k]))
return f(*args, **kwds)
new_f.func_name = f.func_name
return new_f
return check_accepts
def exmaple():
@accepts(Exception,a=int,b=list,c=(str,unicode))
def test(a,b=None,c=None)
print 'ok'
test(13,c=[],b='df')
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.
