Du kan använda attributet `__name__` för alla funktionsobjekt i Python för att få dess namn som en sträng. När du skriver en dekoratör kan du komma åt den dekorerade funktionens namn med `func.__name__` inuti omslaget. Detta är användbart för loggning eller felsökning.


Notering


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import importlib
import csv
import unittest
import importlib
import io
from contextlib import redirect_stdout

class TestTask(unittest.TestCase):
    def test_add_function_name_printed(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.add(10, 5)
        output = normalize_text(f.getvalue())
        _dynamic_test(
            self,
            "calling function: add" in output,
            "Function name 'add' is printed before execution",
            f"Expected function name 'add' in output, got: {output}",
        )

    def test_greet_function_name_printed(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.greet("Charlie")
        output = normalize_text(f.getvalue())
        _dynamic_test(
            self,
            "calling function: greet" in output,
            "Function name 'greet' is printed before execution",
            f"Expected function name 'greet' in output, got: {output}",
        )

    def test_add_prints_args(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.add(1, 2)
        output = normalize_text(f.getvalue())
        _dynamic_test(
            self,
            "args=(1, 2)" in output,
            "Positional arguments are printed as tuple",
            f"Expected positional arguments '(1, 2)' in output, got: {output}",
        )

    def test_greet_prints_kwargs(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.greet("Bob", greeting="Hi")
        output = normalize_text(f.getvalue())
        _dynamic_test(
            self,
            "kwargs={'greeting': 'hi'}" in output or 'kwargs={"greeting": "hi"}' in output,
            "Keyword arguments are printed as dictionary",
            f"Expected keyword arguments in output, got: {output}",
        )


    def test_decorator_return_value_unchanged(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        res1 = user_code.add(7, 8)
        res2 = user_code.greet("Zoe", greeting="Hiya")
        _dynamic_test(
            self,
            res1 == 15 and res2 == "Hiya, Zoe!",
            "Decorator does not interfere with the function's return value",
            f"Expected 15 and 'Hiya, Zoe!', got {res1} and {res2}",
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\\s*([,:?])\\s*", r"\\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    changed = False
    # Collect all assignment nodes to modify
    assign_nodes = [
        (i, node)
        for i, node in enumerate(tree.body)
        if isinstance(node, ast.Assign)
        and any(isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name for target in node.targets)
    ]

    # If nothing to change, return unmodified code
    if not assign_nodes:
        return code

    # Perform replacements for all matching assignments (from last to first to not break line offsets)
    for i, node in reversed(assign_nodes):
        start_line = node.lineno - 1
        line = lines[start_line]
        indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
        lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
        next_line = len(lines)
        for next_node in tree.body[i+1:]:
            if hasattr(next_node, 'lineno'):
                next_line = next_node.lineno - 1
                break
        if next_line > start_line + 1:
            lines[start_line+1:next_line] = []
        changed = True

    return '\\n'.join(lines) if changed else code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Bemästra packning/uppackning, flexibla funktionsargument, högre ordningens funktioner, lambdas, variabelräckvidd, closures, iteratorer och dekoratörer. Utformad för studenter som har genomfört en introduktionskurs i Python och vill skriva mer effektiv, uttrycksfull och kraftfull kod.

Utforska konsten att packa och packa upp listor, tupler och ordböcker för att skriva mer uttrycksfull och effektiv Python-kod.

Fördjupa dig i världen av högre ordningens funktioner, att skicka funktioner som argument och att skriva koncisa anonyma funktioner med lambda.

Avslöja mysterierna kring variabelns räckvidd och lär dig hur nästlade funktioner och closures möjliggör kraftfull inkapsling.

Fördjupa dig i Pythons iterationsprotokoll, anpassade iteratorer och generatorfunktioner för effektiv databehandling.

Utmaning: Loggningsdekoratör

Lösning