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. Возврат нескольких значений
  2. Участие в сообществе @selectel
  3. Отладка утечек памяти в Python
  4. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  5. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  6. Множественные конструкторы в Python
  7. Получение текущей даты и времени с помощью datetime
  8. Форматирование даты с strftime()
  9. Проверка однородности элементов списка
  10. Копирование списков в Python
  11. Переопределение метода __or__()
  12. Карта бомбоубежищ в Москве и Питере
  13. Замер времени выполнения кода
  14. Тестирование времени с Freezegun
  15. Создание итератора
  16. Поиск уникальных элементов строкой в Python
  17. Оператор in для Python
  18. Асинхронное программирование с asyncio
  19. Функциональное программирование в Python
  20. Работа с срезами в Python
  21. Генераторы в Python
  22. Добавление элементов в список
  23. Утечки переменных цикла в Python 3.x
  24. Хранение данных
  25. Переопределение метода __and__
  26. Обучение модели с указанием эпох
  27. Работа с процессами в Python
  28. Декораторы в Python
  29. Логические значения в Python
  30. Контекстный менеджер в Python
  31. Проверка условий в Python
  32. Функция enumerate() в Python
  33. Тестирование модели в PyTorch
  34. Работа с контекстным менеджером Pool
  35. Библиотека sh: использование команд bash в Python
  36. Оператор «not» в Python
  37. История Python
  38. Генерация строк с .join()
  39. Создание списков в Python
  40. Dict Comprehension в Python
  41. Основы работы со списками
  42. Срез списка в Python
  43. Combobox в Tkinter
  44. Официальный канал Python в Telegram

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию