Python でデコレータを効果的に使用してチェーンする方法は?
Python でデコレータを作成およびチェーンする方法
デコレータの作成
という別の関数を受け取るデコレータ関数を作成します。 「ラップされた」関数として、引数:
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!")
デコレータの連鎖
同じ関数に複数のデコレータを適用するには @ 演算子を使用します:
@my_decorator @another_decorator def chained_function(): print("This function is doubly decorated")
引数を持つデコレータ
デコレータに次のことを許可します。引数を受け入れる:
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)
クラス メソッドのデコレータ
クラス内のメソッドにデコレータを使用する:
class MyClass: @classmethod def my_class_method(cls): print("This is a class method")
練習:デコレータの装飾
デコレータを作成するこれにより、他のデコレータが引数を受け入れるようになります:
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")
ベスト プラクティス
- デコレータのオーバーヘッドによるコードの速度低下を回避します。
- を使用します。 functools.wraps() を使用して元の関数を保存します。
- デコレータは、関数に適用されると永続的になります。
- デバッグに使用するか、外部ライブラリから既存の機能を拡張することを検討してください。
使用例
タスクにデコレータを使用する例:
- 関数の実行時間の測定 (@benchmark)
- 関数呼び出しのログ記録 (@logging)
- 関数呼び出しのカウント (@counter)
- 関数の結果をキャッシュする
以上がPython でデコレータを効果的に使用してチェーンする方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
