智一面的面试题提供python的测试题
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Python的 decorator 本质上就是一个高阶函数，它接收一个函数作为参数，然后，返回一个新函数。
使用 decorator 用Python提供的 @ 语法，这样可以避免手动编写 f = decorate(f) 这样的代码。
考察一个@log的定义：
def log(f):
def fn(x):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(x)
return fn
对于阶乘函数，@log工作得很好：
@log
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)
结果：
call factorial()…
3628800
但是，对于参数不是一个的函数，调用将报错：
@log
def add(x, y):
return x + y
print add(1, 2)
结果：
Traceback (most recent call last):
File “test.py”, line 15, in
print add(1,2)
TypeError: fn() takes exactly 1 argument (2 given)
因为 add() 函数需要传入两个参数，但是 @log 写死了只含一个参数的返回函数。
要让 @log 自适应任何参数定义的函数，可以利用Python的 *args 和 **kw，保证任意个数的参数总是能正常调用：
def log(f):
def fn(*args, **kw):
print 'call ' + f.__name__ + '()...'
return f(*args, **kw)
return fn
现在，对于任意函数，@log 都能正常工作。
##举例
请编写一个@performance，它可以打印出函数调用的时间。
计算函数调用的时间可以记录调用前后的当前时间戳，然后计算两个时间戳的差。
参考代码:
import time
def performance(f):
def fn(*args, **kw):
t1 = time.time()
r = f(*args, **kw)
t2 = time.time()
print 'call %s() in %fs' % (f.__name__, (t2 - t1))
return r
return fn
@performance
def factorial(n):
return reduce(lambda x,y: x*y, range(1, n+1))
print factorial(10)
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