Курс Python → Декораторы в Python
Декораторы в Python — это специальный синтаксис, который позволяет добавлять дополнительное поведение к функциям без изменения их исходного кода. Они позволяют расширить функциональность функций, не затрагивая их основной логики. Декораторы это функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию.
Для создания декоратора в Python, нам необходимо определить функцию-декоратор, которая принимает функцию в качестве аргумента и возвращает внутреннюю функцию. В этой внутренней функции мы можем выполнить дополнительный код до и после вызова переданной функции. Например, мы можем добавить логирование, проверки аргументов или обработку исключений.
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Дополнительный код до вызова функции")
func()
print("Дополнительный код после вызова функции")
return wrapper
@my_decorator
def my_function():
print("Основной код функции")В приведенном выше примере мы создаем декоратор my_decorator, который выводит сообщения до и после вызова функции. Затем мы используем декоратор перед определением функции my_function. Когда мы вызываем my_function, она будет автоматически обернута в декоратор my_decorator, и дополнительный код будет выполнен до и после выполнения основной функции.
Использование декораторов позволяет повторно использовать код, улучшить читаемость и поддерживаемость программы. Они позволяют легко добавлять новую функциональность к существующим функциям, не изменяя их исходного кода. Декораторы часто используются для кеширования, логирования, валидации данных и других задач.
Другие уроки курса "Python"
- Оптимизация сравнения в Python
- Обрезка изображения с Pillow
- Типы возвращаемых значений в Python
- Управление экспортом элементов
- Объединение списков в Python
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Flask — веб-фреймворк Python
- Работа с классами данных
- Метод rmatmul для пользовательских матриц
- Поиск индекса элемента
- Тестирование времени с Freezegun
- Отображение графиков в Jupyter с Matplotlib
- Генерация фальшивых данных с Faker
- Декоратор Ajax required
- Измерение времени выполнения кода
- kwargs в Python
- Обработка ошибок в JSON данных
- Упрощение работы с JSON-данными в Python
- Генераторы по генератору
- ChainMap избыточные ключи
- Объединение кортежей в Python
- Метод join() с набором
- Установка и обучение ChatterBot
- Управление памятью в Python
- Метод index() в Python
- Импортирование в Python
- Работа с асинхронными задачами в Python
- Объединение строк с помощью метода join
- Создание коллекций из генератора
- Создание пар из последовательностей
- Передача словаря через **kwargs
- Применение функций в Python
- Отрицательные индексы списков
- Управление асинхронными задачами на Python.
- Объединение Python и Shell
- Обновление и получение данных в SQLite
- Оператор «not» в Python
- Получение текущей даты и времени с помощью datetime
- Генераторы в Python
- ROT13 Шифр Цезаря в Python
- Извлечение аудио из видео
- Тестирование модели в PyTorch
- Оптимизация интернирования строк
- Асинхронное выполнение задач в процессах
- Лимиты на ресурсы Python
- Проверка переменных окружения в Python
