装饰器

定义：本质是函数，装饰其它函数是为了给其添加新功能；

原则：1.不能修改被装饰的函数的源代码

2.不能修改被装饰的函数的调用方式

实现装饰器知识储备：

1.函数即变量；

2.高阶函数

3.嵌套函数

高价函数+嵌套函数=装饰器

下面我哪一个案例来讲一讲

 import time

 def timmer(func):

     def warpper(*args,**kwargs):

         start_time=time.time()

         func()

         stop_time=time.time()

         print('the func run time is %s' %(stop_time-start_time))

     return warpper

 @timmer

 def test1():

     time.sleep(3)

     print('in the test1')

 test1()

而那个*args,和**kwargs，则是为了当要装饰的函数有参数的时候，那么，调用的函数，则需要传参才能调用。并且，传参，我们只需要，就是func(*args,**args)就可以了。这里还是推荐

去看看银角大王的博客，不过我第一次看是没看懂： http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4980620.html

json

http://www.cnblogs.com/coser/archive/2011/12/14/2287739.html这个播客写得不错，特别是对象的那一块。

pickle

pickle和json差不多，但是，它只有在Python中使用才符合规范。不像json，是通用的。

import pickle

def sayhi(name):

    print("hello,",name)

info = {

    'name':'alex',

    'age':22,

    'func':sayhi

}

f = open("test.text","wb")

#print(json.dumps(info))

print( )

f.write( pickle.dumps( info) )

f.close()

import pickle

def sayhi(name):

    print("hello2,",name)

f = open("test.text","rb")

data = pickle.load(f) #data = pickle.loads(f.read())

print(data["func"]("Alex"))

通过pickle.dumps()来序列化想要序列化的东西，可以使数组可以是方法，怎么序列化的，就可以怎么反序列化然后使用。看反序列话，调用了

pickle.load()，然后，电泳存进去的字典的一个key的value的方法，函数即变量，不要怀疑这里的很不合理。而json无法达到这样子的目的，因为json不是专门为Python而写的。