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包含python修饰器函数的词条

IT技术类名

python中修饰器是什么？就是一个callable object 。它使python编程更加容易 。
例如：
@dec
def A(args):
pass
它就等价于dec(A). 当然还有带参数python修饰器函数的decorator 。我就不举例了 。
python文档里有这样一句话 。
A function definition may be wrapped by one or more decorator expressions. Decorator expressions are evaluated when the function is defined, in the scope that contains the function definition. The result must be a callable, which is invoked with the function object as the only argument. The returned value is bound to the function name instead of the function object. Multiple decorators are applied in nested fashion.
大概就是说函数python修饰器函数的定义可以用多个decorator 。decorator就在函数定义时用函数作为参数调用，然后返回一个可调用对象 。所以写decorator的时候一定要返回一个可调用对象 。
不知道你明白没 。
什么是 NUMBA？蓝海大脑深度学习高性能液冷服务器研究人员表示：
为了提高执行速度，Numba 会在执行前立即将 Python 字节代码转换为机器代码 。
Numba 可用于使用可调用的 Python 对象（称为修饰器）来优化 CPU 和 GPU 功能 。修饰器是一个函数，它将另一个函数作为输入，进行修改 ， 并将修改后的函数返回给用户 。这种模组化可减少编程时间，并提高 Python 的可扩展性 。
Numba 还可与 NumPy 结合使用，后者是一个复杂数学运算的开源 Python 库，专为处理统计数据而设计 。调用修饰器时，Numa 将 Python 和/或 NumPy 代码的子集转换为针对环境自动优化的字节码 。它使用 LLVM，这是一个面向 API 的开源库，用于以编程方式创建机器原生代码 。Numba 针对各种 CPU 和 GPU 配置，提供了多种快速并行化 Python 代码的选项，有时仅需一条命令即可 。与 NumPy 结合使用时，Numba 会为不同的数组数据类型和布局生成专用代码，进而优化性能 。
python中怎么设定函数形参的类型#Python
2.5
#这个可以用修饰器来完成
#但是一般不会限制参数类型
#给python修饰器函数你个思路:
def
argfilter(*types):
def
deco(func):
#这是修饰器
def
newfunc(*args):
【包含python修饰器函数的词条】#新python修饰器函数的函数
if
len(types)==len(args):
correct
=
True
for
i
in
range(len(args)):
if
not
isinstance(args[i],
types[i]):
#判断类型
correct
=
False
if
correct:
return
func(*args)
#返回原函数值
else:
raise
TypeError
else:
raise
TypeError
return
newfunc
#由修饰器返回新python修饰器函数的函数
return
deco
#返回作为修饰器的函数
@argfilter(int,
str)
#指定参数类型
def
func(i,
s):
#定义被修饰的函数
print
i,
s
#之后python修饰器函数你想限制类型的话,
就这样:
#@argfilter(第一个参数的类名,
第二个参数的类名,
...,
第N个参数的类名)
#def
yourfunc(第一个参数,
第一个参数,
...,
第N个参数):
#
...
#
#相当于:
#def
yourfunc(第一个参数,
第一个参数,
...,
第N个参数):
#
...
#yourfunc
=
argfilter(第一个参数的类名,
第二个参数的类名,
...,
第N个参数的类名)(yourfunc)
python修饰器函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于、python修饰器函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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