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. Работа с словарями в Python
  2. Просмотр атрибутов и методов класса
  3. Регистрация на TenChat
  4. Функции all() и any() в Python
  5. Структуры данных в Python
  6. Копирование объектов в Python
  7. Работа со строками в Python
  8. Установка и использование emoji
  9. Анализ кода — Python
  10. Модуль functools в Python
  11. Работа с множествами в Python
  12. enumerate() в Python для работы с индексами
  13. Раздувающийся словарь в Python
  14. Объединение кортежей в Python
  15. Оператор (*) в Python
  16. Инверсия списка и строки в Python
  17. Логирование с Loguru
  18. Метод округления чисел
  19. Изменение списка срезом
  20. Безопасные SQL-запросы в Python 3.11
  21. Сортировка HTML по CSS-селектору
  22. Работа с YAML в Python: PyYAML.
  23. Использование двоеточия в Python
  24. Сравнение def и lambda-функций
  25. ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
  26. Основы Python за 14 дней
  27. Утечки переменных цикла в Python 3.x
  28. Метод classmethod
  29. Преобразование символов в нижний регистр
  30. Склеивание строк через метод join()
  31. Область видимости переменных
  32. Мониторинг работы программы Py-spy
  33. TON Smart Challenge #2: участие и подготовка
  34. Нарезка списков в Python
  35. Сериализация данных в JSON с помощью json.dumps
  36. Метод ipow для возведения в степень
  37. Подсказки типов в Python
  38. Обмен данными с asyncio.Queue
  39. Defaultdict в Python
  40. Flask: создание веб-приложений
  41. Замена символов в Python
  42. Цикл for с enumerate() в Python
  43. Обработка элементов в Python
  44. Импортирование в Python
  45. Проверка кортежей.
  46. Списковый компрехеншен.

Marketello читают маркетологи из крутых компаний