


Comment utiliser et enchaîner efficacement les décorateurs en Python ?
Comment créer et chaîner des décorateurs en Python
Création de décorateurs
Écrire une fonction de décorateur qui prend une autre fonction, appelée une fonction "encapsulée", en argument :
def my_decorator(func): # Code to execute before calling the wrapped function print("Before the function runs") # Call the wrapped function and store its return value result = func() # Code to execute after calling the wrapped function print("After the function runs") # Return the result of the wrapped function return result # Example of a decorator in action @my_decorator def say_hello(): print("Hello, world!")
Chaînage Décorateurs
Utilisez l'opérateur @ pour appliquer plusieurs décorateurs à la même fonction :
@my_decorator @another_decorator def chained_function(): print("This function is doubly decorated")
Décorateurs avec arguments
Autoriser les décorateurs à accepter les arguments :
def decorator_with_arg(arg1, arg2): def decorator(func): # Use the decorator arguments to modify the wrapped function's behavior func.arg1 = arg1 func.arg2 = arg2 return func # Example of a decorator with arguments @decorator_with_arg("foo", "bar") def my_function(): print("Args:", my_function.arg1, my_function.arg2)
Décorateurs pour la classe Méthodes
Utiliser des décorateurs pour les méthodes d'une classe :
class MyClass: @classmethod def my_class_method(cls): print("This is a class method")
Pratique : Décorer un décorateur
Créer un décorateur qui fait n'importe quel les autres décorateurs acceptent les arguments :
def decorator_with_args(decorator_to_enhance): def decorator_maker(*args, **kwargs): def decorator_wrapper(func): # Wrap the original decorator and pass the arguments return decorator_to_enhance(func, *args, **kwargs) return decorator_wrapper # Example of a decorated decorator @decorator_with_args def decorated_decorator(func, *args, **kwargs): print("Args:", args, kwargs) return func @decorated_decorator(10, 20, name="John") def my_function(): print("Decorated function")
Meilleur Pratiques
- Évitez de ralentir le code en raison de la surcharge du décorateur.
- Utilisez functools.wraps() pour conserver les informations de la fonction d'origine.
- Les décorateurs sont permanents une fois appliqués à une fonction.
- Envisagez de les utiliser pour déboguer ou étendre les fonctionnalités existantes à partir de sources externes. bibliothèques.
Exemples d'utilisation
Utiliser des décorateurs pour des tâches telles que :
- Mesurer le temps d'exécution d'une fonction (@benchmark)
- Journalisation des appels de fonction (@logging)
- Comptage des appels de fonction (@counter)
- Résultats de la fonction de mise en cache
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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
