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.
Другие уроки курса "Python"
- Декораторы в Python
- Модуль math: основные функции
- Проблемы с именами переменных
- Создание пустых функций и классов в Python
- Замена символов в строке
- Использование подчеркивания в REPL
- Мониторинг памяти с Pympler
- Создание веб-приложения с Flask
- Установка и использование howdoi
- Удаление дубликатов из списка
- Метод join() для объединения элементов строки
- Создание namedtuple списком полей
- Переопределение метода __floordiv__
- Конструктор в Python
- Использование метода lower()
- Возведение в квадрат с помощью itertools
- Работа со словарями
- Многострочные строки в Python
- Переопределение метода delitem в Python
- Получение идентификатора объекта в памяти
- Аргумент по умолчанию
- Создание новых функций с помощью functools.partial
- Модуль functools в Python
- Оценка точности модели
- Склеивание строк без циклов
- Метод __complex__ в Python
- Получение размера объекта с sys.getsizeof()
- Вложенные циклы в Python
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Структурирование именованных констант
- Оператор Walrus: правильное использование
- Форматирование строк с % в Python
- Оператор break в Python
- Операции с датами в Python
- Вычисление фазы комплексного числа
- Атрибуты класса и экземпляра
- split() — разделение строки
- Хэш-функции и метод цепочек
- Управление импортом в Python
- Создание новых списков через list comprehensions
- Подсчет элементов с помощью Counter
- Основы работы с базами данных в Python
- Настройка вывода в Numpy
- Принципы LSP и ISP в Python
- Структура данных словарь в Python
- Модуль Operator в Python















