讲下装饰器的运用了。以下都是需求+例子，大家且看且珍惜~
计时器
当我们需要统计一些方法的执行时间，我们可以这么写。
def time_dec(func):
def wrapper(*arg):
t = time.perf_counter()
res = func(*arg)
print(func.name, time.perf_counter() - t)
return res
return wrapper
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但你会发现装饰器的名字打印出来的时候，func.name 变成了wrapper，很正常，因为我们确实定义了个wrapper。
只需要在装饰器def wrapper上面加上一个装饰器:
@functools.wraps(func)
异常捕获器（来自测试开发笋货的思路）
写try和except写厌烦了吧？你可以这么玩:
def exceptions(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
raise Exception(e)
return wrapper
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web开发中判断用户是否登录
def login_required(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
headers = request.headers
token = headers.get(‘token’)
if token is None:
return jsonify(dict(code=401, msg=“用户信息认证失败, 请检查”))
# 解析用户信息
user_info = UserToken.parse_token(token)
# 这里把user信息写入kwargs
kwargs[“user_info”] = user_info
except Exception as e:
return jsonify(dict(code=401, msg=str(e)))
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
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数据驱动
@parameters(
(2, 4, 6),
(5, 6, 11),
)
def test_add(a, b, expected):
assert a + b == expected
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类似于ddt库提供的数据驱动方法，用于测试用例。
日志记录
用例重跑
UI用例执行异常自动截图
这个与笋货类似，捕获异常以后进行额外的处理。
给变量加锁
import functools
def synchronized(lock):
“”" Synchronization decorator “”"
def wrap(f):
@functools.wraps(f)
def newFunction(*args, **kw):
with lock:
return f(*args, **kw)
return newFunction
return wrap
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今天的内容就简单介绍到这里了，收尾明显有点潦草，因为有个同事催我下班了，哈哈~
下次再会···
