Курс Python → Декораторы в Python
Декораторы — это мощный инструмент в Python, который позволяет добавлять функциональность к существующему коду без изменения его структуры. Они представляют собой функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию. Эта новая функция может выполнять дополнительные действия до или после вызова исходной функции.
Применение декораторов делает код более читаемым и поддерживаемым, так как позволяет вынести общую логику из различных функций или методов в отдельные декораторы. Например, если у вас есть несколько функций, которые должны проверять аутентификацию пользователя, вы можете создать декоратор для этой проверки и применить его к каждой из этих функций.
def authentication_required(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
if check_authentication():
return func(*args, **kwargs)
else:
return "Authentication failed"
return wrapper
@authentication_required
def secure_function():
return "Secure content"
В данном примере мы создаем декоратор authentication_required, который проверяет аутентификацию пользователя перед выполнением функции secure_function. Если проверка проходит успешно, функция выполняется, иначе возвращается сообщение об ошибке. Применение декоратора к функции осуществляется с помощью символа @ перед названием декоратора.
Использование декораторов повышает гибкость кода, позволяя легко добавлять или изменять функциональность без необходимости внесения изменений в саму функцию. Это упрощает разработку и позволяет создавать более модульный и эффективный код. Благодаря декораторам Python становится более мощным и удобным инструментом для разработки программного обеспечения.
Другие уроки курса "Python"
- Регистрация на TenChat
- Множественное наследование в Python
- Объединение списков в Python
- Декоратор проверки активности
- split() — разделение строки
- Преобразование PowerPoint в PDF.
- Удаление элементов из списка в Python.
- Поиск частого элемента
- Работа с модулем os в Python
- Поиск частых элементов в списке
- Возврат нескольких значений
- Измерение потребления памяти при сортировке
- Сортировка данных в Python
- Работа с индексами списков
- Переименование файлов в Python
- Структурирование данных с Pydantic
- Проблема с изменяемыми аргументами
- Разница между датами
- Преобразование многоуровневого словаря
- Определение локальных переменных в Python
- Функция print() — вывод информации
- Курсы Яндекс Практикум
- Просмотр внешнего файла в Python
- Numpy: объединение массивов
- Очистка данных с Pandas
- Замена символов в Python
- Копирование словарей и списков в Python
- Копирование списков в Python
- Прокачанный трейсинг ошибок
- Поиск повторов в списке
- Работа с асинхронными задачами в Python
- Вложенные функции в Python
- Логирование в Python
- Глобальные переменные в Python
- Удаление URL-адресов в Python
- Подсчет вхождений элементов
- Обновление ключей в Python
- Combobox в Tkinter
- Избегайте изменяемых аргументов
- Оптимизация гиперпараметров в Python
- Основные операции с Numpy
- Оператор @ для умножения матриц
- Python enumerate() использование
- Именование переменных в Python
- Функции классификации комплексных чисел
