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.
Другие уроки курса "Python"
- Извлечение статей с newspaper3k
- Функция eval() в Python
- Удаление дубликатов в pandas
- Метод getitem для доступа к элементам последовательности
- Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
- Работа со словарями
- Оператор walrus в Python
- Удаление элементов из списка в Python.
- Обновление ключей в Python
- Логирование с Loguru
- Основные методы NumPy
- Методы HTTP запросов в Flask
- Обратный список чисел
- Правила именования переменных
- Отладка в Python
- Оператор match в Python
- Работа с изменяемыми списками
- Приоритет операций в Python
- Добавление элемента в список.
- Установка и обучение ChatterBot
- Методы работы со списками
- Работа с процессами в Python
- Проверка подстроки в строке с помощью in
- F-строки в Python
- Python Метод sleep() из time
- Преобразование регистра символов
- Класс-оболочка для словарей
- Проверка типов с использованием isinstance
- Функции min(), max(), sum()
- Создание словарей с defaultdict
- Генерация тестовых данных с factory_boy
- Команда %dhist — список посещенных каталогов
- Логические операторы в Python
- Создание матрицы в Python
- Логирование с Logzero
- Работа с очередями в Python
- Основные операции с библиотекой Numpy
- Удаление дубликатов с помощью множеств
- Преобразование символов в нижний регистр
- Работа с изображениями Pillow
- Numpy: разбиение массивов
- Форматирование вывода списков
- Декоратор @override
- Кортеж в Python: создание и использование
- Определение основы слова с showballstemmer
