装饰器和递归函数

1.装饰器II

在装饰器 I 中，装饰器应用之一，可以在遵循开放封闭的原则的前提下，加入新功能。但这种添加方法不完善，即：装饰多个函数，必须 “分类讨论”，无法汇总，不具备耦合性。
一个装饰器装饰多个函数（存在参数的装饰器）：增强代码的耦合性。

带参数的装饰器基本形式：

def outer(n):
    def middle(x):
        def inner(*args,**kwargs):
            ……
            调用 n
            a = x(*args,**kwargs)
            return a
          retrun inner
    return middle
@outer("实参")
def func():
    pass
func()

Example：

def wrapper_out(n):
    def wrapper(f):
        def inner(*args, **kwargs):
            if n == 'qq':
                username = input('请输入用户名：').strip()
                password = input('请输入密码：').strip()
                with open('qq', encoding='utf-8') as f1:
                    for line in f1:
                        user, pwd = line.strip().split('|')
                        if username == user and password == pwd:
                            print('登陆成功')
                            ret = f(*args, **kwargs)
                            return ret
                    return False
            elif n == 'tiktok':
                username = input('请输入用户名：').strip()
                password = input('请输入密码：').strip()
                with open('tiktok', encoding='utf-8') as f1:
                    for line in f1:
                        user, pwd = line.strip().split('|')
                        if username == user and password == pwd:
                            print('登陆成功')
                            ret = f(*args, **kwargs)
                            return ret
                    return False
            username = input('请输入用户名：').strip()
            password = input('请输入密码：').strip()
            with open(n, encoding='utf-8') as f1:
                for line in f1:
                    user, pwd = line.strip().split('|')
                    if username == user and password == pwd:
                        print('登陆成功')
                        ret = f(*args, **kwargs)
                        return ret
                return False
        return inner
    return wrapper

@wrapper_out('qq')
def qq():
    print('成功访问qq')
qq()

@wrapper_out('tiktok')
def tiktok():
    print('成功访问抖音')
tiktok()

可以通过例子看到，通过将装饰器额外套一层含有形参的函数，可实现对一些重复代码的聚合效果。完成这个额外效果的中间变量，就是形参 n。
@最外层函数名("实参") 是在装饰器 I 中， @最外层函数名的拓展。它代表：
- 被装饰函数 = 最外层函数名(被装饰函数)，此时，当得到调用被装饰函数命令时，@～进行了转译，此时执行的是中层函数，并且此时，实现了传参。
- 继续按照这个思路走，剩余的步骤便与 “标准模式” 相同。
但是，这个思路还是有其自己的弊端，就是遇到每个被装饰的函数，都要写一层 @～，根据这一点，说明代码的耦合性无法做到最极致。
递归，在一般情况下，相当于无限 while 循环。但操作系统存在内存保护机制，存在最大递归次数。官方默认最大递归次数为：1000 次。
设立保护机制的原因在于，每次调用函数，都会在内存开辟新的空间，而原空间由于函数没有执行完，没有被释放。
原则上，递归的次数应不多余 100 次，为了效率，与时间复杂度。
一般能用递归解决的问题，用 if 与 while 都可以搞定，使用递归在某些时候有奇效。

装饰器和递归函数

1.装饰器II

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