


Fortgeschrittene Python-Dekoratoren: Verbessern Sie Ihren Code
Stellen Sie sich vor, Sie wären Koch in einer geschäftigen Küche. Sie haben ein Rezept – eine Funktion, wenn Sie so wollen. Mit der Zeit stellen Sie fest, dass die meisten Ihrer Gerichte vor dem Servieren einen Schuss Olivenöl, eine Prise Salz oder eine Prise Kräuter benötigen. Wäre es nicht praktisch, einen Assistenten zu haben, der sie automatisch anwendet, anstatt jedem Gericht manuell den letzten Schliff zu geben? Genau das können Python-Dekoratoren für Ihren Code tun – Funktionalität auf elegante, wiederverwendbare und ausdrucksstarke Weise hinzufügen.
In diesem Artikel erkunden wir die Welt der fortgeschrittenen Python-Dekoratoren. Wir gehen über die Grundlagen hinaus und tauchen in parametrisierte Dekoratoren, stapelbare Dekoratoren und sogar Dekoratoren mit Klassen ein. Wir werden außerdem Best Practices und Fallstricke hervorheben, die es zu vermeiden gilt. Bereit? Fangen wir an zu kochen!
Die Grundlagen überarbeitet
Bevor wir in die Tiefe stürzen, werfen wir noch einmal einen Blick auf das Fundament. Ein Dekorator in Python ist einfach eine Funktion, die eine andere Funktion (oder Methode) als Argument verwendet, diese erweitert und eine neue Funktion zurückgibt. Hier ist ein Beispiel:
# Basic decorator example def simple_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling {func.__name__}...") result = func(*args, **kwargs) print(f"{func.__name__} finished.") return result return wrapper @simple_decorator def say_hello(): print("Hello, world!") say_hello()
Ausgabe:
Calling say_hello... Hello, world! say_hello finished.
Jetzt kommen wir zu den erweiterten Anwendungsfällen.
Parametrisierte Dekoratoren
Manchmal muss ein Dekorateur seine eigenen Argumente akzeptieren. Was wäre beispielsweise, wenn wir einen Dekorator benötigen, der Nachrichten auf verschiedenen Ebenen (INFO, DEBUG, ERROR) protokolliert?
# Parameterized decorator example def log(level): def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"[{level}] Calling {func.__name__}...") result = func(*args, **kwargs) print(f"[{level}] {func.__name__} finished.") return result return wrapper return decorator @log("INFO") def process_data(): print("Processing data...") process_data()
Ausgabe:
[INFO] Calling process_data... Processing data... [INFO] process_data finished.
Diese Schichtstruktur – eine Funktion, die einen Dekorator zurückgibt – ist der Schlüssel zum Erstellen flexibler, parametrisierter Dekoratoren.
Stapelbare Dekoratoren
Python ermöglicht die Anwendung mehrerer Dekoratoren auf eine einzelne Funktion. Erstellen wir zwei Dekoratoren und stapeln sie.
# Stackable decorators def uppercase(func): def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) return result.upper() return wrapper def exclaim(func): def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) return result + "!!!" return wrapper @uppercase @exclaim def greet(): return "hello" print(greet())
Ausgabe:
HELLO!!!
Hier werden die Dekoratoren von unten nach oben angewendet: @exclaim umschließt die Begrüßung und @uppercase umschließt das Ergebnis.
Verwendung von Klassen als Dekoratoren
Eine weniger bekannte Funktion von Python ist, dass Klassen als Dekoratoren verwendet werden können. Dies kann besonders nützlich sein, wenn Sie den Status aufrechterhalten müssen.
# Class-based decorator class CountCalls: def __init__(self, func): self.func = func self.call_count = 0 def __call__(self, *args, **kwargs): self.call_count += 1 print(f"Call {self.call_count} to {self.func.__name__}") return self.func(*args, **kwargs) @CountCalls def say_hello(): print("Hello!") say_hello() say_hello()
Ausgabe:
Call 1 to say_hello Hello! Call 2 to say_hello Hello!
Hier ermöglicht die call-Methode der Klasse, sich wie eine Funktion zu verhalten, sodass sie die Zielfunktion nahtlos umschließen kann.
Dekorateure für Methoden
Dekorateure arbeiten genauso gut mit Methoden im Unterricht. Der richtige Umgang mit sich selbst ist jedoch unerlässlich.
# Method decorator example def log_method(func): def wrapper(self, *args, **kwargs): print(f"Method {func.__name__} called on {self}") return func(self, *args, **kwargs) return wrapper class Greeter: @log_method def greet(self, name): print(f"Hello, {name}!") obj = Greeter() obj.greet("Alice")
Ausgabe:
Method greet called on <__main__.Greeter object at 0x...> Hello, Alice!
Kombination von Dekorateuren mit Kontextmanagern
Manchmal müssen Sie Dekorateure in die Ressourcenverwaltung integrieren. Lassen Sie uns zum Beispiel einen Dekorator erstellen, der die Ausführung einer Funktion zeitlich begrenzt.
import time # Timing decorator def time_it(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(*args, **kwargs) end = time.time() print(f"{func.__name__} took {end - start:.2f} seconds") return result return wrapper @time_it def slow_function(): time.sleep(2) print("Done sleeping!") slow_function()
Ausgabe:
# Basic decorator example def simple_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling {func.__name__}...") result = func(*args, **kwargs) print(f"{func.__name__} finished.") return result return wrapper @simple_decorator def say_hello(): print("Hello, world!") say_hello()
Best Practices
Bei der Arbeit mit Dekorateuren ist es entscheidend, die Lesbarkeit und Wartbarkeit im Auge zu behalten. Hier sind einige Tipps:
- Verwenden Sie functools.wraps: Dadurch bleiben Metadaten der ursprünglichen Funktion erhalten.
Calling say_hello... Hello, world! say_hello finished.
Gründlich testen: Dekoratoren können subtile Fehler verursachen, insbesondere wenn mehrere Dekoratoren verkettet werden.
Dekorateure dokumentieren: Dokumentieren Sie eindeutig, was jeder Dekorateur tut und welche Parameter er erwartet.
Vermeiden Sie übermäßigen Gebrauch: Obwohl Dekoratoren leistungsstark sind, kann ihre übermäßige Verwendung dazu führen, dass der Code schwer zu befolgen ist.
Zusammenfassung
Dekoratoren sind eine der ausdrucksstärksten Funktionen von Python. Sie ermöglichen es Ihnen, das Verhalten auf saubere und wiederverwendbare Weise zu erweitern und zu ändern. Von parametrisierten Dekoratoren bis hin zu klassenbasierten Implementierungen sind die Möglichkeiten endlos. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten verfeinern, werden Sie feststellen, dass Sie Dekorateure nutzen, um saubereren, pythonischeren Code zu schreiben – und vielleicht, wie ein großer Koch, Ihre charakteristischen Akzente in jedes Rezept einbringen, das Sie kreieren.
Hinweis: KI-unterstützte Inhalte
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFortgeschrittene Python-Dekoratoren: Verbessern Sie Ihren Code. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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