Что такое декораторы в Python

machine learning курсы, python machine learning уроки, курсы по машинному обучению, предобработка данных python, big data москва, python, курсы python, нейронные сети python, обработка естественного языка python, machine learning курсы, задача классификации python, big data, курс машинное обучение на python, открытый курс машинного обучения, бесплатный курс по питон, nlp python

В этой статье мы поговорим про применение декораторов в Python. Читайте далее про особенности применения и работы декораторов в популярном языке программирования Python.

Что такое декораторы и для чего они применяются

Декораторы в Python — это функции, которые позволяют модифицировать поведение других функций, не изменяя их самих. Они представляют собой обертки вокруг функций, добавляющие дополнительный функционал или изменяющие поведение их вызова. В Python декораторы могут быть определены как функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию, которая может добавлять новое поведение к исходной функции. Однако не стоит забывать, что декораторы не только добавляют новое поведение к функции, но и могут заменять ее поведение полностью. Поэтому важно быть осторожным при использовании декораторов, чтобы не случилось нежелательных побочных эффектов.

Особенности применения декораторов: несколько практических примеров

Один из наиболее распространенных случаев использования декораторов — это измерение времени выполнения функции. Вот как это можно сделать с помощью декоратора:

import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Время выполнения функции {func.__name__}: {end_time - start_time} секунд")
        return result
    return wrapper

@timer
def some_function():
    time.sleep(2)

 

В этом примере мы определяем декоратор timer, который принимает функцию и возвращает другую функцию wrapper. wrapper измеряет время выполнения функции, вызывая ее и возвращая результат. Затем timer декорирует функцию some_function, чтобы измерить время ее выполнения. Вызов функции some_function также вызовет функцию wrapper, которая измерит время ее выполнения и напечатает его на экран.

Другой распространенный пример использования декораторов — это логирование вызовов функции. Это может быть полезно для отладки и профилирования. Вот как это можно сделать с помощью декоратора:

def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Вызов функции {func.__name__} с аргументами {args} и {kwargs}")
        result = func(*args, **kwargs)
        return result
    return wrapper

@logger
def some_function(a, b):
    return a + b


some_function(1, 2)

В данном примере мы определяем декоратор logger, который принимает функцию и возвращает другую функцию wrapper. wrapper логирует вызов функции, вызывая ее и возвращая результат. Затем logger декорирует функцию some_function, чтобы логировать вызовы ее вызовов. Вызов функции some_function вызовет функцию wrapper, которая логирует вызов и возвращает результат.

Еще одно важное свойство декораторов — они могут быть стекированы. Это означает, что можно применять несколько декораторов к одной функции. Каждый декоратор будет выполнять свою задачу в порядке, определенном стеком. Например:

def uppercase(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs).upper()
    return wrapper


def bold(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return "<b>" + func(*args, **kwargs) + "</b>"
    return wrapper


@bold
@uppercase
def greeting(name):
    return f"Hello, {name}!"

result = greeting("John")
print(result)

В этом примере мы определяем два декоратора — uppercase, который приводит результат функции к верхнему регистру, и bold, который оборачивает результат в тег <b>. Затем мы применяем эти декораторы к функции greeting с помощью декораторов @bold и @uppercase в порядке, указанном сверху вниз.

Таким образом, декораторы являются мощным инструментом в Python, который позволяет модифицировать поведение функций без изменения их кода. Они используются для решения широкого спектра задач, от измерения времени выполнения до логирования вызовов функций. Использование декораторов может упростить и ускорить разработку приложений и библиотек на Python.

Computer vision на Python

Код курса
VISI
Ближайшая дата курса
1 апреля, 2024
Продолжительность
40 ак.часов
Стоимость обучения
90 000 руб.

Это делает Python универсальным и надежным средством для работы с производительными приложениями, а также с Big Data обработкой. Освоить Python на профессиональном уровне в разработчика различных приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Python в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Добавить комментарий

Поиск по сайту