装饰器进阶
Functools.update_wrapper(wrapper,wrapped,assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated=WRAPPER_UPDATES)
类似 copy_properties功能
Wrapper 包装函数
wrapped 被包装函数（源函数）
元祖 WRAPPERA_ASSIGNMENTS中是被覆盖的属性
'_module_','_name_','_qualname_','_doc_','_annotations_'
模块名。名称。限定名。文档。参数注解
元祖WRAPPER_UPDATES是要被更新的属性__dict__属性字典。将自己字典中的东西添加进去，而不是覆盖别人的东西，key相同，则是覆盖，key不同，则是增加
增加一个__wrapped__属性，保留着wrapped函数
# 装饰器参数传递及相关应用import functoolsimport datetime,time def x(t): def _logger(fn): def _wapper(*args,**kwargs): '''This is wapper''' print ("login.....") start=datetime.datetime.now() ret = fn(*args,**kwargs) du=datetime.datetime.now()-start if du.total_seconds()<5: print (fn.__name__,du) else: print ("goods") print ("logout....") return ret functools.update_wrapper(_wapper,fn) return _wapper return _logger@x(5)def add(x,y): '''This is add''' time.sleep(5) return x+yprint (add(5,6),add.__name__,add.__doc__,sep='\n')
查看显示结果
# 装饰器参数传递及相关应用import functoolsimport datetime,time def x(t): def _logger(fn): @functools.wraps(fn)#通过闭包和装饰器完成，其和上面的_cpoy的是实现原理相似 def _wapper(*args,**kwargs): '''This is wapper''' print ("login.....") start=datetime.datetime.now() ret = fn(*args,**kwargs) du=datetime.datetime.now()-start if du.total_seconds()<5: print (fn.__name__,du) else: print ("goods") print ("logout....") return ret return _wapper return _logger@x(5)def add(x,y): '''This is add''' time.sleep(5) return x+yprint (add(5,6),add.__name__,add.__doc__,sep='\n')
结果如下：
偏函数，把函数部分的参数固定下来，相当于为部分的参数添加了一个固定的默认值，形成一个新的函数并返回
从partial 生成新函数，是对原函数的封装
import inspectimport functoolsdef add(x,y)->int: return x+ynewadd=functools.partial(add,y=5) # 构建新函数，使用y=5称为其默认值print (newadd(3)) # 默认是x传值print (newadd(4,y=6)) print (newadd(x=6,y=7))sig1=inspect.signature(add) sig2=inspect.signature(newadd)print (sig1.parameters)print (sig2.parameters)
结果如下
import inspectimport functoolsdef add(x,y,*args)->int: print (x,y,args)newadd= functools.partial(add,1,2,3,4,5,6)print (inspect.signature(add).parameters.items())print (inspect.signature(newadd).parameters.items())print (newadd())print (newadd(7))print (newadd(8,9))print (newadd(10,11,y=4,x=5)) #此处的x,y 已经定义并且已经赋值，不能被重复赋值
结果如下
functools.lru_cache(maxsize=128,typed=False)
least-recently-used装饰器，lru，最近最少使用，cache缓存
如果maxsize设置为None，则禁用LRU功能，并且缓存可以无限制增长，当maxsize是二的幂时，LRU功能执行得最好 。
如果typed设置为True，则不同类型的函数参数将单独存储，如f(3)和f(3.0)将被视为具有不同结果的不同调用
实例
import functoolsimport datetimeimport timedef logger(fn): def _wapper(*args,**kwargs): start_time=datetime.datetime.now() ret = fn(*args,**kwargs) send=(datetime.datetime.now()-start_time).total_seconds() print ("{} 函数执行时间为: {}".format(fn.__name__,send)) return ret return _wapper@logger # 此处的调用不分先后次序，其结果都一样@functools.lru_cache()def add(x,y,z=3): time.sleep(3) return x+y+zprint (add(3,4))print (add(3,4))print (add(3.0,4.0))print (add(3,4,3)) # 此处是重新计算print (add(3,4.0,3.0))
执行结果为
lru_cache 装饰器基础应用
import functoolsimport datetimeimport timedef logger(fn): def _wapper(*args,**kwargs): start_time=datetime.datetime.now() ret = fn(*args,**kwargs) send=(datetime.datetime.now()-start_time).total_seconds() print ("{} 函数执行时间为: {}".format(fn.__name__,send)) return ret return _wapper@logger # 此处的调用不分先后次序，其结果都一样@functools.lru_cache()def Fib(n): while n < 2: return n return Fib(n-1)+Fib(n-2)print ([Fib(x) for x in range(10)])
结果如下
总结
二 装饰器练习1 实现一个cache装饰器，实现可过期，可删除的功能，可以不换出lrucache 装饰器应用
使用前提
同样的函数参数一定得到同样的结果
函数执行时间很长，且要多次执行
本质是函数调用的参数=> 返回值
缺点
不支持缓存过期，key无法过期，失效
不支持清除操作
不支持分布式，是一个单机的缓存
使用场景，单机上需要空间换取时间的地方，可以使用缓存来计算变成快速的查询*
思想：
1 cache是通过可hash对象进行存储和调用的，因此其存入的key必须是不可变类型
2 通过前面的inspect模块取出对应的形参，及key，通过传入的实参获取到其对应的值，进行键和值的处理
实例如下
初步代码实现如下：
#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8import functoolsimport datetimeimport timeimport inspectdef logger(fn): local_cache={} # 此处定义一个缓冲器 @functools.wraps(fn) def _wapper(*args,**kwargs): list_dict={} #此处定义一个构建key的字典 sig=inspect.signature(fn) param=sig.parameters param_list=list(param.keys()) for i,v in enumerate(args): # 此处的作用是取出形参和传入实参的对应关系 list_dict[param_list[i]]=v list_dict.update(kwargs) key = tuple(sorted(list_dict.keys())) # 通过此处获取字典的键的固定顺序的元祖，因为元祖是不可变数据类型 if key not in local_cache.keys(): #查询这个key是否在此缓存中 ret = fn(*args,**kwargs) #此处调用外部参数获取值 local_cache[key]=ret # 此处对值进行处理 return local_cache[key] # 此处将值返回，用于返回，此处若返回为ret，则缓存变失去了意义， return _wapperdef functime(fn): @functools.wraps(fn) def _wapper(*args,**kwargs): start_time=datetime.datetime.now() ret = fn(*args,**kwargs) send=(datetime.datetime.now()-start_time).total_seconds() print ("{} 函数的执行时间为:{}".format(fn.__name__,send)) return ret return _wapper@functime@loggerdef add(x,y=4): time.sleep(3) return x+yprint (add(x=3,y=4))print (add(3,4))print (add(y=4,x=3))
执行结果如下
添加默认值参数
import functoolsimport datetimeimport timeimport inspectdef logger(fn): local_cache={} # 此处定义一个缓冲器 @functools.wraps(fn) def _wapper(*args,**kwargs): list_dict={} #此处定义一个构建key的字典 sig=inspect.signature(fn) param=sig.parameters param_list=list(param.keys()) for i,v in enumerate(args): # 此处的作用是取出形参和传入实参的对应关系 list_dict[param_list[i]]=v list_dict.update(kwargs) for i in param.keys(): #检测形式参数 if i not in list_dict.keys(): # 判断形参是否在传入的对应参数中，若不存在，则由默认情况，则进行加入对应的字典中 list_dict[i]=param[i].default key = tuple(sorted(list_dict.keys())) # 通过此处获取字典的键的固定顺序的元祖，因为元祖是不可变数据类型 if key not in local_cache.keys(): #查询这个key是否在此缓存中 ret = fn(*args,**kwargs) #此处调用外部参数获取值 local_cache[key]=ret # 此处对值进行处理 return local_cache[key] # 此处将值返回，用于返回，此处若返回为ret，则缓存变失去了意义， return _wapperdef functime(fn): @functools.wraps(fn) def _wapper(*args,**kwargs): start_time=datetime.datetime.now() ret = fn(*args,**kwargs) send=(datetime.datetime.now()-start_time).total_seconds() print ("{} 函数的执行时间为:{}".format(fn.__name__,send)) return ret return _wapper@functime@loggerdef add(x,y=4): time.sleep(3) return x+yprint (add(x=3,y=4))print (add(3,4))print (add(y=4,x=3))print (add(3))
结果如下
配置过期功能
import functoolsimport datetimeimport timeimport inspectdef logger(times): def _logger(fn): local_cache={} # 此处定义一个缓冲器 @functools.wraps(fn) def _wapper(*args,**kwargs): pop_key_list=[] for k,(_,item) in local_cache.items(): if datetime.datetime.now().timestamp()- item> times: pop_key_list.append(k) for i in pop_key_list: local_cache.pop(i) list_dict={} #此处定义一个构建key的字典 sig=inspect.signature(fn) param=sig.parameters param_list=list(param.keys()) for i,v in enumerate(args): # 此处的作用是取出形参和传入实参的对应关系 list_dict[param_list[i]]=v list_dict.update(kwargs) for i in param.keys(): #检测形式参数 if i not in list_dict.keys(): # 判断形参是否在传入的对应参数中，若不存在，则由默认情况，则进行加入对应的字典中 list_dict[i]=param[i].default key = tuple(sorted(list_dict.keys())) # 通过此处获取字典的键的固定顺序的元祖，因为元祖是不可变数据类型 if key not in local_cache.keys(): #查询这个key是否在此缓存中 ret = fn(*args,**kwargs) #此处调用外部参数获取值 local_cache[key]=(ret,datetime.datetime.now().timestamp()) # 此处将值返回，用于返回，此处若返回为ret，则缓存变失去了意义， return local_cache[key] return _wapper return _loggerdef functime(fn): @functools.wraps(fn) def _wapper1(*args,**kwargs): start_time=datetime.datetime.now() ret=fn( *args,**kwargs) send=(datetime.datetime.now()-start_time).total_seconds() print ("{} 函数的执行时间为:{}".format(fn.__name__,send)) return ret return _wapper1@functime@logger(5) #传入过期时间为5s进行处理def add(x,y=4): time.sleep(3) return x+yprint (add(x=3,y=4))print (add(3,4))time.sleep(5)print (add(y=4,x=3))print (add(3))
查看结果
程序员可以方便的注册函数到某一个命令，用户输入命令时，路由到注册函数
如果此命令没有对应的注册函数，执行默认函数
用户输入用input(">>")
分析：
输入一个命令映射到一个函数，并执行这个函数，应该是cmd,fn 形式，此时字典整好满足此中需求
如果输入了某一个cmd命令后，没有找到函数，就要调用缺省的函数执行，这整好是字典的缺省函数
cmd是字符串
基本代码如下
#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8#定义一个字典，其保存命令和函数的集合commds={}# 创建函数def fun1(): print ("hello fun1")def fun2(): print ("hello fun2")#创建默认函数def fundefault(): print ("hello default")# 创建注册函数def register(name,fn): commds[name]=fn# 创建查询函数def printf(): while True: cmd=input(">>") if cmd.strip() == 'quit': return commds.get(cmd,fundefault)() #调用函数，若无存在，则调用默认函数# 调用注册函数进行注册register("fun1",fun1)register("fun2",fun2)#调用显示函数printf()
查看结果如下
改善注册函数如下
#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8#定义一个字典，其保存命令和函数的集合commds={}# 创建注册函数def register(name): #通过柯里化进行处理 def _warpper(fn): commds[name]=fn return _warpper# 创建查询函数def printf(): while True: cmd=input(">>") if cmd.strip() == 'quit': return commds.get(cmd,fundefault)() #调用函数，若无存在，则调用默认函数# 调用注册函数进行注册# 创建函数@register('fun1')def fun1(): print ("hello fun1")@register('fun2')def fun2(): print ("hello fun2")#创建默认函数def fundefault(): print ("hello default")#调用显示函数printf()
将调用函数和显示函数进行合并，并进行集中输入，如下
#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8#定义一个字典，其保存命令和函数的集合commds={}# 创建注册函数def comm(): def register(name): #通过柯里化进行处理 def _warpper(fn): commds[name]=fn return _warpper # 创建查询函数 def printf(): while True: cmd=input(">>") if cmd.strip() == 'quit': return commds.get(cmd,fundefault)() #调用函数，若无存在，则调用默认函数 return register,printfregister,printf=comm()# 调用注册函数进行注册# 创建函数@register('fun1')def fun1(): print ("hello fun1")@register('fun2')def fun2(): print ("hello fun2")#创建默认函数def fundefault(): print ("hello default")#调用显示函数printf()
#!/usr/bin/poython3.6#conding:utf-8from functools import partialdef dispatcher(): commads={} def reg(cmd,*args,**kwargs): def _reg(fn): func=partial(fn,*args,**kwargs) commads[cmd]=func return func return _reg def run(): while True: cmd=input('>>') if cmd.strip() == 'q' or cmd.strip() =='quit': break else: commads.get(cmd,defaunlt)() def defaunlt(): print ('default') return reg,runreg,run=dispatcher()@reg('add',1,2,3,4)def add(x,y,z,w): print (x+y+z+w)@reg('sub',20,10)def sub(x,y): print (x-y)run()
结果如下
Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。
Base64编码是从二进制到字符的过程，可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。采用Base64编码具有不可读性，需要解码后才能阅读。
Base64由于以上优点被广泛应用于计算机的各个领域，然而由于输出内容中包括两个以上“符号类”字符（+, /, =)，不同的应用场景又分别研制了Base64的各种“变种”。为统一和规范化Base64的输出，Base62x被视为无符号化的改进版本。
2 规则标准的Base64并不适合直接放在URL里传输，因为URL编码器会把标准Base64中的“/”和“+”字符变为形如“%XX”的形式，而这些“%”号在存入数据库时还需要再进行转换，因为ANSI SQL中已将“%”号用作通配符。
为解决此问题，可采用一种用于URL的改进Base64编码，它在末尾填充'='号，并将标准Base64中的“+”和“/”分别改成了“-”和“_”，这样就免去了在URL编解码和数据库存储时所要作的转换，避免了编码信息长度在此过程中的增加，并统一了数据库、表单等处对象标识符的格式。Base64要求把每三个8Bit的字节转换为四个6Bit的字节（3*8 = 4*6 = 24），然后把6Bit再添两位高位0，组成四个8Bit的字节，也就是说，转换后的字符串理论上将要比原来的长1/3。
3 base64编码关于这个编码的规则：
①.把3个字符变成4个字符。
②每76个字符加一个换行符。
③.最后的结束符也要处理。
import base64source = b"ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/"def Base64(src): ret = bytearray() # 定义可变字节列表，一个字节为8bit length = len(src) r = 0 # r为记录的补0的数量 for offset in range(0, length, 3): # 进行三位切割,三位8bbit切割成4位6bit， if offset <= length - 3: #此处是匹配前面的整3位的 triple = src[offset:offset + 3] else: triple = src[offset:] # 截取后面的小于3位的 r = 3 - len(triple) # 获取需要补0的位数 triple = triple + '\x00' * r # 补几个0 bin(0x00) '0b0' # print (triple,r) b = int.from_bytes(triple.encode(), 'big') # 大端模式为big,小端模式为little for i in range(18, -1, -6): # 进行移位操作 if i == 18: index = b >> i else: index = b >> i & 0x3F # 此处是进行运算 ，转换为二进制是 bin(0x3f) '0b111111' # In [24]: int('0x3d',16) # Out[24]: 61 # In [25]: chr(61) # Out[25]: '=' ret.append(source[index]) for i in range(1, r + 1): ret[-i] = 0x3D # 0x3D 表示等号 return bytes(ret)print('Base64',Base64('123456'))print ('base64',base64.b64encode('123456'.encode('utf-8')))
结果如下
import base64#base64一定是四的倍数from collections import OrderedDictbase_tb1="ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/"alphabet=OrderedDict(zip(base_tb1,range(64)))def Base64decode(src): ret=bytearray() length=len(src) step=4 for offset in range(0,length,step): tmp=0x00 block=src[offset:offset+step] # 4位进行截取，abcd for i,c in enumerate(reversed(block)): # 进行反向操作处理，第一个是0 d index= alphabet.get(c) # 通过值找索引 ，其中负数表示没找到,find不抛异常 if index==-1: #表示没找到 continue #直接操作下一个 tmp += (index << i*6) # 此处第一个d是最后面的低6位，向左是高位，右边位低位，，第一次i=0表示没移动， # 第二次i=1表示向左移动6位，依次类推abcd，最后将其加在一起。此处相当于将其进行了拼接，此时已经成为了24 ret.extend(tmp.to_bytes(3,'big')) # 将4个段进行切成3段，若有等号，则先不管 return bytes(ret.rstrip(b'\x00')) # 去掉多余的右边的0，是asscii的0，在最后的4变3的过程中，才会出现0，因为前面的都是整取print ('Base64',Base64decode('abcd'))print ('base64',base64.b64decode('abcd'.encode('utf-8')))
结果如下
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