Курс Python → Декораторы в Python

Декораторы в Python — это мощный инструмент, который позволяет изменять поведение функций или классов без изменения их исходного кода. Они позволяют добавлять дополнительную функциональность к уже существующим объектам, делая код более читаемым и поддерживаемым. Декораторы можно рассматривать как функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию, обычно с расширенным или измененным поведением.

Для создания декоратора необходимо определить функцию, которая будет выполнять дополнительную логику, и применить ее к целевой функции с помощью символа @. Например, если у нас есть функция, которую мы хотим декорировать, мы можем создать декоратор, который будет выводить время выполнения этой функции. Декоратор применяется к целевой функции, что позволяет нам измерить время ее выполнения без изменения самой функции.

import time

def timer_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Time taken to execute {func.__name__}: {end_time - start_time} seconds")
        return result
    return wrapper

@timer_decorator
def some_function():
    # some code here
    pass

some_function()

В приведенном примере мы создали декоратор timer_decorator, который измеряет время выполнения целевой функции и выводит результат. Затем мы применили этот декоратор к функции some_function с помощью символа @. При вызове some_function декоратор автоматически добавляет логику измерения времени выполнения, не изменяя саму функцию.

Использование декораторов позволяет избежать дублирования кода и упрощает поддержку и анализ программы. Они также улучшают читаемость кода, поскольку дополнительная логика выносится из основной функции. Декораторы являются важной частью Python и позволяют разработчикам создавать более гибкие и масштабируемые приложения.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Декораторы в Python
  2. Модуль math: основные функции
  3. Проблемы с именами переменных
  4. Создание пустых функций и классов в Python
  5. Замена символов в строке
  6. Использование подчеркивания в REPL
  7. Мониторинг памяти с Pympler
  8. Создание веб-приложения с Flask
  9. Установка и использование howdoi
  10. Удаление дубликатов из списка
  11. Метод join() для объединения элементов строки
  12. Создание namedtuple списком полей
  13. Переопределение метода __floordiv__
  14. Конструктор в Python
  15. Использование метода lower()
  16. Возведение в квадрат с помощью itertools
  17. Работа со словарями
  18. Многострочные строки в Python
  19. Переопределение метода delitem в Python
  20. Получение идентификатора объекта в памяти
  21. Аргумент по умолчанию
  22. Создание новых функций с помощью functools.partial
  23. Модуль functools в Python
  24. Оценка точности модели
  25. Склеивание строк без циклов
  26. Метод __complex__ в Python
  27. Получение размера объекта с sys.getsizeof()
  28. Вложенные циклы в Python
  29. Генерация фальшивых данных с Faker
  30. Структурирование именованных констант
  31. Оператор Walrus: правильное использование
  32. Форматирование строк с % в Python
  33. Оператор break в Python
  34. Операции с датами в Python
  35. Вычисление фазы комплексного числа
  36. Атрибуты класса и экземпляра
  37. split() — разделение строки
  38. Хэш-функции и метод цепочек
  39. Управление импортом в Python
  40. Создание новых списков через list comprehensions
  41. Подсчет элементов с помощью Counter
  42. Основы работы с базами данных в Python
  43. Настройка вывода в Numpy
  44. Принципы LSP и ISP в Python
  45. Структура данных словарь в Python
  46. Модуль Operator в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний