Курс Python → Декораторы в Python

Декораторы — это мощный инструмент в Python, который позволяет добавлять функциональность к существующему коду без изменения его структуры. Они представляют собой функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию. Эта новая функция может выполнять дополнительные действия до или после вызова исходной функции.

Применение декораторов делает код более читаемым и поддерживаемым, так как позволяет вынести общую логику из различных функций или методов в отдельные декораторы. Например, если у вас есть несколько функций, которые должны проверять аутентификацию пользователя, вы можете создать декоратор для этой проверки и применить его к каждой из этих функций.


def authentication_required(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        if check_authentication():
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            return "Authentication failed"
    return wrapper

@authentication_required
def secure_function():
    return "Secure content"

В данном примере мы создаем декоратор authentication_required, который проверяет аутентификацию пользователя перед выполнением функции secure_function. Если проверка проходит успешно, функция выполняется, иначе возвращается сообщение об ошибке. Применение декоратора к функции осуществляется с помощью символа @ перед названием декоратора.

Использование декораторов повышает гибкость кода, позволяя легко добавлять или изменять функциональность без необходимости внесения изменений в саму функцию. Это упрощает разработку и позволяет создавать более модульный и эффективный код. Благодаря декораторам Python становится более мощным и удобным инструментом для разработки программного обеспечения.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Фильтрация входных данных в Python
  2. Создание Telegram-бота на Python
  3. Операции с числами в Python
  4. Удаление элементов из списка в Python
  5. Функции map() и reduce() в Python
  6. Работа с collections в Python
  7. Извлечение статей с newspaper3k
  8. Оптимизация гиперпараметров в Python
  9. Форматирование строк в Python
  10. Изменение IP-адреса в Python
  11. Многострочные комментарии в Python
  12. Множественное наследование в Python
  13. Отправка поздравлений по дню рождения
  14. Работа с IP-адресами в Python
  15. Работа с изменяемыми коллекциями
  16. Работа с GitHub в Telegram
  17. Python 3.12: Псевдонимы типов
  18. Проверка списка: any() и all()
  19. Работа с zip-архивами в Python
  20. Лямбда-функции в Python
  21. Метод get для словаря
  22. Модуль array: создание и использование массивов
  23. Разность множеств
  24. Названия столбцов в Python таблицах
  25. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  26. Python Поверхностное Копирование
  27. Декораторы в Python
  28. Основные операции с библиотекой Numpy
  29. Загрузка постов Instagram
  30. Просмотр файла в Jupyter Noteboo
  31. Анализ текста на русском языке с помощью Pymystem3
  32. Зарезервированные слова в Python
  33. Нарезка списков в Python
  34. Обновление ключей в Python
  35. Метод ior для битовых операций
  36. Оператор * в Python
  37. Создание генераторов
  38. Обработка ошибки IndexError
  39. Генерация случайных чисел Python
  40. Подчеркивание в REPL
  41. Оптимизация памяти с помощью __slots__
  42. Строки в Python: апострофы и кавычки
  43. Установка и использование pyshorteners
  44. Работа со строками в Python
  45. Форматирование строк в Python
  46. Библиотека Emoji: использование смайлов в Python
  47. Удаление элемента из списка в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний