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. Создание GUI с Tkinter: Entry
  2. Создание уникального множества
  3. Декоратор для группы пользователей в Django
  4. Декоратор защиты анонимных пользователей
  5. Управление асинхронными задачами на Python.
  6. Основы Python за 14 дней
  7. Работа с файлами в Python
  8. Функция sleep() в Python
  9. Преобразование Excel в PDF с Spire.XLS
  10. Создание графиков в терминале
  11. Применение команды break
  12. Метод eq для сравнения объектов
  13. Вычисление натурального логарифма в NumPy
  14. Проверка подстроки в строке с помощью in
  15. Закрытие файла в Python
  16. Копирование объектов в Python
  17. Цикл for в Python
  18. Стать Python-разработчиком
  19. Оператор «not» в Python
  20. UserString в Python
  21. Получение комбинаций в Python
  22. Условное добавление элементов в список
  23. Вычисление времени выполнения
  24. Блок else в обработке исключений
  25. Метод __index__ в Python
  26. Сортировка с помощью параметра key
  27. Модуль subprocess: запуск внешних команд
  28. Разность множеств
  29. Создание словарей и множеств в Python
  30. Обработка исключений в Python
  31. Генераторы в Python
  32. Создание новых списков в Python
  33. Создание копии итератора
  34. Метод bool() в Python
  35. Избегайте пустого списка
  36. Функция findall() для поиска вхождений строки
  37. Правила именования переменных
  38. Атрибуты класса и экземпляра
  39. Упрощение работы с JSON-данными в Python
  40. Хеширование паролей с использованием salt
  41. Ускорение выполнения кода в Python
  42. GitHub в Telegram: подписка на уведомления
  43. Удаление элементов из списка в Python.
  44. Генерация QR-кодов с библиотекой qrcode
  45. Декораторы в Python
  46. Многопоточность и асинхронное программирование в Python
  47. Сравнение неупорядоченных списков
  48. JMESPath в Python
  49. 9 уловок для чистого кода

Marketello читают маркетологи из крутых компаний