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ag都开的一样怎么杀猪【优秀】林芝地区静态混合

发布时间:2020-10-01 17:35

  日本大野机械是混合机,混合器,静态混合器,乳化机,搅拌机,旋转阀,呼吸阀专业设计制造商,精工制作混合机,混合器,静态混合器,管道混合器,汽水混合器,高剪切均质乳化机,搅拌机,分散机,给料阀,旋转阀,呼吸阀,并接受阁下技术咨询及询盘报价,阁下如有任何需要或不尽明确之处,均请不吝随时赐电.TEL: FAX:

  林芝地区静态混合器厂家本文系 “Python 工匠”系列的第 8 篇文章,已取得作者授权,回顾之前的文章,请关注『技术工程』知乎号。导语:装饰器*(Decorator)* 是 Python 里的一种特殊工具,它为我们提供了一种在函数外部修改函数的灵活能力。它有点像一顶画着 @ 符号的神奇帽子,只要将它戴在函数头顶上,就能悄无声息的改变函数本身的行为。

  你可能已经和装饰器打过不少交道了。在做面向对象编程时,我们就经常会用到 @staticmethod 和 @clasethod 两个内置装饰器。此外,如果你接触过 click 模块,就更不会对装饰器感到陌生。click 为人所称道的参数定义接口 @click.option(...) 就是利用装饰器实现的。

  除了用装饰器,我们也经常需要自己写一些装饰器。在这篇文章里,我将从 实践 和 常见错误 两个方面,来与你分享有关装饰器的一些小知识。

  实践1. 尝试用类来实现装饰器绝大多数装饰器都是基于函数和 闭包 实现的,但这并非制造装饰器的方式。事实上,Python 对某个对象是否能通过装饰器(@decorator)形式使用只有一个要求:decorator 必须是一个“可被调用(callable)的对象。

  True函数自然是“可被调用”的对象。但除了函数外,我们也可以让任何一个类(class)变得“可被调用”(callable)。办法很简单,只要自定义类的__call__魔法方法即可。

  下面这段代码,会定义一个名为 @delay(dation) 的装饰器,使用它装饰过的函数在每次执行前,都会等待额外的 dation 秒。同时,我们也希望为用户提供无需等待马上执行的 eager_call 接口。

  add.eager_call(1, 2)@delay(dation) 就是一个基于类来实现的装饰器。当然,如果你非常熟悉 Python 里的函数和闭包,上面的 delay 装饰器其实也完全可以只用函数来实现。所以,为什么我们要用类来做这件事呢?

  实现有状态的装饰器时,操作类属性比操作闭包内变量更符合直觉、不易出错实现为函数扩充接口的装饰器时,使用类包装函数,比直接为函数对象追加属性更易于维护更容易实现一个同时兼容装饰器与上下文器协议的对象(参考 unitest.mock.patch)2. 使用 wrapt 模块编写更扁平的装饰器在写装饰器的过程中,你有没有碰到过什么不爽的事情?不管你有没有,反正我有。我经常在写代码的时候,被下面两件事情搞得特别难受:

  实现带参数的装饰器时,层层嵌套的函数代码特别难写、难读因为函数和类方法的不同,为前者写的装饰器经常没法直接套用在后者上比如,在下面的例子里,我实现了一个生成随机数并注入为函数参数的装饰器。

  pnt_random_number()@pvide_number装饰器功能看上去很不错,但它有着我在前面提到的两个问题:**嵌套层级深、无法在类方法上使用。**如果直接用它去装饰类方法,会出现下面的情况:

  之所以会出现这个结果,是因为类方法*(method)和函数(function)*二者在工作机制上有着细微不同。如果要修复这个问题,pvider_number 装饰器在修改类方法的位置参数时,必须聪明的跳过藏在 *args 里面的类实例 self 变量,才能正确的将 num 作为个参数注入。

  这时,就应该是 wrapt 模块闪亮登场的时候了。wrapt 模块是一个专门帮助你编写装饰器的工具库。利用它,我们可以非常方便的改造 pvide_number 装饰器,完美解决*“嵌套层级深”和“无法通用”*两个问题,

  嵌套层级少:使用 @wrapt.decorator 可以将两层嵌套减少为一层更简单:处理位置与关键字参数时,可以忽略类实例等特殊情况更灵活:针对 instance 值进行条件判断后,更容易让装饰器变得通用常见错误1. “装饰器”并不是“装饰器模式”“设计模式”是一个在计算机世界里鼎鼎大名的词。假如你是一名 Java 程序员,而你一点设计模式都不懂,那么我打你找工作的面试过程一定会度过的相当艰难。

  但写 Python 时,我们极少谈起“设计模式”。虽然 Python 也是一门支持面向对象的编程语言,但它的 鸭子类型 设计以及出的动态特性决定了,大部分设计模式对我们来说并不是必需品。所以,很多 Python 程序员在工作很长一段时间后,可能并没有真正应用过几种设计模式。

  不过 “装饰器模式(Decorator Pattern)” 是个例外。因为 Python 的“装饰器”和“装饰器模式”有着一模一样的名字,我不止一次听到有人把它们俩当成一回事,认为使用“装饰器”就是在实践“装饰器模式”。但事实上,它们是两个完全不同的东西。

  “装饰器模式”是一个完全基于“面向对象”衍生出的编程手法。它拥有几个关键组成:一个统一的接口定义、若干个遵循该接口的类、类与类之间一层一层的包装。终由它们共同形成一种*“装饰”*的效果。

  而 Python 里的“装饰器”和“面向对象”没有任何直接联系,**它完全可以只是发生在函数和函数间的把戏。**事实上,“装饰器”并没有提供某种无法替代的功能,它仅仅就是一颗“语法糖”而已。下面这段使用了装饰器的代码:

  foo = log_time(cache_result(foo))装饰器的功劳,在于让我们在某些特定场景时,可以写出更符合直觉、易于阅读的代码。它只是一颗“糖”,并不是某个面向对象领域的复杂编程模式。

  Hint: 在 Python 官网上有一个 实现了装饰器模式的例子,你可以读读这个例子来更好的了解它。2. 记得用 functools.wraps() 装饰内层函数下面是一个简单的装饰器,专门用来打印函数调用耗时:

  time.sleep(random.random())timer装饰器虽然没有错误,但是使用它装饰函数后,函数的原始签名就会被。也就是说你再也没办确拿到random_sleep函数的名称、文档内容了,所有签名都会变成内层函数decorated的值:

  # 输出 None这虽然只是个小问题,但在某些时候也可能会导致难以察觉的 bug。幸运的是,标准库 functools 为它提供了解决方案,你只需要在定义装饰器时,用另外一个装饰器再装饰一下内层 decorated 函数就行。

  retn decorated这样处理后,timer装饰器就不会影响它所装饰的函数了。

  # 输出 随机睡眠一小会3. 修改外层变量时记得使用 nonlocal装饰器是对函数对象的一个高级应用。在编写装饰器的过程中,你会经常碰到内层函数需要修改外层函数变量的情况。就像下面这个装饰器一样:

  foo()为了统计函数调用次数,我们需要在decorated函数内部修改外层函数定义的count变量的值。但是,上面这段代码是有问题的,在执行它时解释器会报错:

  当解释器执行到 count += 1 时,并不知道 count 是一个在外层作用域定义的变量,它把 count 当做一个局部变量,并在当前作用域内查找。终却没有找到有关 count 变量的任何定义,然后抛出错误。

  为了解决这个问题,我们需要通过 nonlocal 关键字告诉解释器:“count 变量并不属于当前的 local 作用域,去外面找找吧”,之前的错误就可以得到解决。

  # ... 已省略 ...Hint:如果要了解更多有关 nonlocal 关键字的历史,可以查阅PEP-3104总结在这篇文章里,我与你分享了有关装饰器的一些技巧与小知识。

  一切 callable 的对象都可以被用来实现装饰器混合使用函数与类,可以更好的实现装饰器wrapt 模块很有用,用它可以帮助我们用更简单的代码写出复杂装饰器“装饰器”只是语法糖,它不是“装饰器模式”装饰器会改变函数的原始签名,你需要 functools.wraps在内层函数修改外层函数的变量时,需要使用 nonlocal 关键字技术工程来到知乎啦。本号立足于计算机以及互联网领域技术相关话题,特别是前沿领域的探索,目的是为技术爱好者提供专业、有见解的技术话题,将鹅厂的技术文章传递给知友,同时为研究人员提供讨论和参与的开放平台,共建技术生态圈。

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