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"
- Создание GUI с Tkinter: Entry
- Создание уникального множества
- Декоратор для группы пользователей в Django
- Декоратор защиты анонимных пользователей
- Управление асинхронными задачами на Python.
- Основы Python за 14 дней
- Работа с файлами в Python
- Функция sleep() в Python
- Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
- Создание графиков в терминале
- Применение команды break
- Метод eq для сравнения объектов
- Вычисление натурального логарифма в NumPy
- Проверка подстроки в строке с помощью in
- Закрытие файла в Python
- Копирование объектов в Python
- Цикл for в Python
- Стать Python-разработчиком
- Оператор «not» в Python
- UserString в Python
- Получение комбинаций в Python
- Условное добавление элементов в список
- Вычисление времени выполнения
- Блок else в обработке исключений
- Метод __index__ в Python
- Сортировка с помощью параметра key
- Модуль subprocess: запуск внешних команд
- Разность множеств
- Создание словарей и множеств в Python
- Обработка исключений в Python
- Генераторы в Python
- Создание новых списков в Python
- Создание копии итератора
- Метод bool() в Python
- Избегайте пустого списка
- Функция findall() для поиска вхождений строки
- Правила именования переменных
- Атрибуты класса и экземпляра
- Упрощение работы с JSON-данными в Python
- Хеширование паролей с использованием salt
- Ускорение выполнения кода в Python
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Удаление элементов из списка в Python.
- Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
- Декораторы в Python
- Многопоточность и асинхронное программирование в Python
- Сравнение неупорядоченных списков
- JMESPath в Python
- 9 уловок для чистого кода















