JAVA高级面试进阶训练营视频教程

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        可以编写一个通用的捕获异常的装饰器， 当程序发生异常时可以继续执行后续动作。 尤其适合于使用大量断言的验证性程序。

        装饰器的实现原理使用了回调技术。

        如下所示， robust 是一个装饰器。 当在普通函数 func 加上 @robust 注解时， 即是给 func 加上了 robust 装饰。 当调用 func 时， 就会实际地执行 robust ， 获取装饰后的函数 add_robust ， 调用 add_robust 来完成实际的动作。  即调用：     func(*arg, **keyargs)  等效于  robust(simple)(*arg, **keyargs)

 

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# Name:        deco.py
# Purpose:     demo of decoration in python
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# Author:      qin.shuq
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# Created:     27/10/2014
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import traceback

def robust(actual_do):
    def add_robust(*args, **keyargs):
        try:
            return actual_do(*args, **keyargs)
        except:
            print 'Error execute: %s' % actual_do.__name__
            #traceback.print_exc()
    return add_robust

@robust
def simple():
    return 5 / 0

@robust
def readFile(filename):
    f = open(filename, "r")
    print len(f.readlines())
    f.close()

def add(a,b):
    return int(a)+int(b)

@robust
def assertSumIsPositive(*args):
    sum = reduce(add, *args)
    assert sum >= 0

@robust
def checkLen(**keyargs):
    if len(keyargs) < 3:
        raise Exception('Number of key args should more than 3.')

if __name__ == '__main__':
    simple()
    readFile("UnexistFile.txt")
    assertSumIsPositive(1,2,-3,-4)
    checkLen(a=5,b=2)
    print 'Yet still reach here.'