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. Добавление цвета в консоли
  2. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  3. Python: Фильтрация списков с помощью filter()
  4. Генераторные функции в Python
  5. Метод hash в Python
  6. Равенство и идентичность в Python
  7. Howdoi — получение ответов из терминала
  8. Явный импорт в Python
  9. Сериализация и десериализация объектов
  10. Оптимизация гиперпараметров в Python
  11. Замыкания в Python
  12. Передача словаря через **kwargs
  13. Запуск Python из интерпретатора
  14. Списковое включение в Python
  15. Перезапуск ячейки в Jupyter Notebook с dostoevsky
  16. Создание панели меню Tkinter
  17. Генераторные выражения и islice.
  18. Хэш-функции в Python
  19. Копирование словарей и списков в Python
  20. Цикл for с enumerate() в Python
  21. PATCH-запрос с библиотекой requests
  22. Потоковый ввод в Python
  23. Условные выражения в Python
  24. Принципы LSP и ISP в Python
  25. Метод join() для объединения строк
  26. Функции range() в Python
  27. Введение в Python
  28. Цикл for в Python
  29. Модуль inspect
  30. Изменение логики работы с временем
  31. Порядок операций в Python
  32. Работа с часовыми поясами в Python
  33. Структуры данных в Python
  34. Изменение IP-адреса в Python
  35. Оболочка Python
  36. Переименование файлов в Python
  37. Преобразование range в итератор
  38. Работа со словарями с defaultdict из collections
  39. Очистка данных с Pandas
  40. Получение значений из словарей
  41. Копирование файлов с shutil()
  42. Форматирование вывода списков
  43. Добавление элементов в список
  44. Переменная с нижним подчеркиванием
  45. Модуль itertools: комбинации и перестановки
  46. Создание задания в Cron
  47. Работа с PosixPath() в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний