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. Python: библиотеки и функции
  2. Конвертация текстовых чисел с помощью Numerizer
  3. Модуль sys: основы
  4. Асинхронное выполнение задач в процессах
  5. Метод invert для побитового отрицания
  6. Профилирование с Pandas
  7. Удаление элемента из списка в Python
  8. Сортировка данных с лямбда-функциями
  9. Colorama: окрашивание текста в Python
  10. Создание коллекций из генератора
  11. Логирование с Loguru
  12. Функция product() из itertools
  13. Библиотека Chartify: руководство
  14. Переворот строки с помощью срезов
  15. Отладка регулярных выражений в Python
  16. Именованные срезы в Python
  17. Принцип одной функции
  18. Функция zip() в Python
  19. Удаление дубликатов из списка
  20. Частичное применение функций в Python
  21. Декораторы с @wraps
  22. Вложенные функции в Python
  23. Сортировка слиянием
  24. Codecademy в Telegram
  25. Измерение времени выполнения кода с помощью time
  26. Обработка ошибок ввода данных
  27. Группы исключений в Python
  28. Изменение регистра данных
  29. Срез списка в Python
  30. Операции с кортежами
  31. Навыки Python: строки, типы данных
  32. Работа с очередями в Python
  33. Создание спинбокса в tkinter
  34. Создание таблиц в Python с PrettyTable
  35. Создание инструмента обнаружения плагиата
  36. Функция product() в Python
  37. Python Translator: создание локальных переводчиков
  38. Группы исключений в Python
  39. Обмен данными с asyncio.Queue
  40. Уникальные значения из списка
  41. Запуск внешних программ с subprocess
  42. Преобразование строк в числа с плавающей запятой
  43. Любовь к Python
  44. Распаковка элементов массива
  45. Переменная Шредингера

Marketello читают маркетологи из крутых компаний