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python包裹函数 python调用包中的函数( 二 )

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装饰器 my_decorator() 把真正需要执行的函数 test_decorator() 包裹在其中，并且改变了它的行为，但是原函数 test_decorator() 不变 。
一般使用如下形式使用装饰器：
@my_decorator就相当于decorator = my_decorator(test_decorator)语句 。
内置装饰器@functools.wrap可用于保留原函数的元信息（将原函数的元信息，拷贝到对应的装饰器函数里） 。先来看看没有使用functools的情况：
输出：
从上面的输出可以看出test_decorator() 函数被装饰以后元信息被wrapper() 函数取代了，可以使用@functools.wrap装饰器保留原函数的元信息：
输出：
装饰器可以接受自定义参数 。比如定义一个参数来设置装饰器内部函数的执行次数：
输出：
Python 支持多个装饰器嵌套：
装饰的过程：
顺序从里到外：
test_decorator('hello world') 执行顺序和装饰的过程相反 。
输出：
类也可以作为装饰器 ， 类装饰器主要依赖__call__()方法，是python中所有能被调用的对象具有的内置方法（python魔术方法），每当调用一个类的实例时，__call__()就会被执行一次 。
下面的类装饰器实现统计函数执行次数：
输出：
下面介绍两种装饰器使用场景
统计函数执行所花费的时间
输出：
在使用某些web服务时，需要先判断用户是否登录，如果没有登录就跳转到登录页面或者提示用户登录：
--THE END--
Python实现的几个常用排序算法实例#encoding=utf-8
import random
from copy import copy
def directInsertSort(seq):
""" 直接插入排序 """
size = len(seq)
for i in range(1,size):
tmp, j = seq[i], i
while j0 and tmpseq[j-1]:
seq[j], j = seq[j-1], j-1
seq[j] = tmp
return seq
def directSelectSort(seq):
""" 直接选择排序 """
size = len(seq)
for i in range(0,size - 1):
k = i;j = i+1
while jsize:
if seq[j]seq[k]:
k = j
j += 1
seq[i],seq[k] = seq[k],seq[i]
return seq
def bubbleSort(seq):
"""冒泡排序"""
size = len(seq)
for i in range(1,size):
for j in range(0,size-i):
if seq[j+1]seq[j]:
seq[j+1],seq[j] = seq[j],seq[j+1]
return seq
def _divide(seq, low, high):
"""快速排序划分函数"""
tmp = seq[low]
while low != high:
while lowhigh and seq[high] = tmp: high -= 1
if lowhigh:
seq[low] = seq[high]
low += 1
while lowhigh and seq[low] = tmp: low += 1
if lowhigh:
seq[high] = seq[low]
high -= 1
seq[low] = tmp
return low
def _quickSort(seq, low, high):
"""快速排序辅助函数"""
if low = high: return
mid = _divide(seq, low, high)
_quickSort(seq, low, mid - 1)
_quickSort(seq, mid + 1, high)
def quickSort(seq):
"""快速排序包裹函数"""
size = len(seq)
_quickSort(seq, 0, size - 1)
return seq
def merge(seq, left, mid, right):
tmp = []
i, j = left, mid
while imid and j = right:
if seq[i]seq[j]:
tmp.append(seq[i])
i += 1
else:
tmp.append(seq[j])
j += 1
if imid: tmp.extend(seq[i:])
if j = right: tmp.extend(seq[j:])
seq[left:right+1] = tmp[0:right-left+1]
def _mergeSort(seq, left, right):
if left == right:
return
else:
mid = (left + right) / 2
_mergeSort(seq, left, mid)
_mergeSort(seq, mid + 1, right)
merge(seq, left, mid+1, right)
#二路并归排序
def mergeSort(seq):
size = len(seq)
_mergeSort(seq, 0, size - 1)
return seq
if __name__ == '__main__':
s = [random.randint(0,100) for i in range(0,20)]

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