Python デコレータの詳細分析
Python デコレータの詳細分析
何デコレータですか?
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Python デコレータ (関数デコレータ) は、元の関数の機能を拡張するために使用される関数です。元の関数名(またはクラス名)を変更して、関数に新しい関数を追加します。
この関数の特別な点は、戻り値も関数であるということです。この関数は、「オリジナルの」関数が埋め込まれた関数です。
一般的に言えば、元の関数コードを拡張します。最も直接的な方法は、コードに侵入して変更することです。例:
import time def f(): print("hello") time.sleep(1) print("world")
これは最もオリジナルな関数であり、合計を記録しようとします。この関数の実行時間を考慮すると、最も簡単な方法は元のコードを変更することです:
import time def f(): start_time = time.time() print("hello") time.sleep(1) print("world") end_time = time.time() execution_time = (end_time - start_time)*1000 print("time is %d ms" %execution_time)
ただし、実際の作業では、コア コードを直接変更できない場合があるため、元のコードを変更せずに, we 別の関数を定義できます (ただし、有効にするために関数を再度実行する必要があります)
import time def deco(func): start_time = time.time() f() end_time = time.time() execution_time = (end_time - start_time)*1000 print("time is %d ms" %execution_time) def f(): print("hello") time.sleep(1) print("world") if __name__ == '__main__': deco(f) print("f.__name__ is",f.__name__) print()
ここでは、パラメータが関数である関数 deco を定義し、埋め込みます。タイミング関数を this function に追加します。しかし、これらの数千万の関数の関数を拡張したい場合、
は deco() 関数を 1000 万回実行することを意味するため、これは理想的ではありません。それを達成するためにデコレータを使用してみてください。まず、デコレータの最もオリジナルな外観を見てください。
import time def deco(f): def wrapper(): start_time = time.time() f() end_time = time.time() execution_time = (end_time - start_time)*1000 print("time is %d ms" %execution_time ) return wrapper @deco def f(): print("hello") time.sleep(1) print("world") if __name__ == '__main__': f()
ここでの deco 関数は、最もオリジナルなデコレータです。そのパラメータは関数です。
関数 f() をパラメータとして、戻り関数 Wrapper() 内で実行され、関数 f() の前に @deco を追加します。 ##f() 関数は注入されるのと同じです タイミング関数を使用すると、f() が呼び出される限り、関数は「より多くの関数を備えた新しい関数」、
に変換されます (注入する必要はありません)元の関数を繰り返します).
拡張 1: 固定パラメーターを使用したデコレーター
import time def deco(f): def wrapper(a,b): start_time = time.time() f(a,b) end_time = time.time() execution_time = (end_time - start_time)*1000 print("time is %d ms" % execution_time) return wrapper @deco def f(a,b): print("be on") time.sleep(1) print("result is %d" %(a+b)) if __name__ == '__main__': f(3,4)
拡張 2: 固定パラメーターを使用しないデコレーター
import time def deco(f): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() f(*args, **kwargs) end_time = time.time() execution_time_ = (end_time - start_time)*1000 print("time is %d ms" %execution_time) return wrapper @deco def f(a,b): print("be on") time.sleep(1) print("result is %d" %(a+b)) @deco def f2(a,b,c): print("be on") time.sleep(1) print("result is %d" %(a+b+c)) if __name__ == '__main__': f2(3,4,5) f(3,4)
拡張 3: を使用します。関数を装飾するための複数のデコレータ
import time def deco01(f): def wrapper(*args, **kwargs): print("this is deco01") start_time = time.time() f(*args, **kwargs) end_time = time.time() execution_time = (end_time - start_time)*1000 print("time is %d ms" % execution_time) print("deco01 end here") return wrapper def deco02(f): def wrapper(*args, **kwargs): print("this is deco02") f(*args, **kwargs) print("deco02 end here") return wrapper @deco01 @deco02 def f(a,b): print("be on") time.sleep(1) print("result is %d" %(a+b)) if __name__ == '__main__': f(3,4)
''' this is deco01 this is deco02 hello,here is a func for add : result is 7 deco02 end here time is 1003 ms deco01 end here '''
デコレータの呼び出し順序
デコレータは重ねて使用できるため、デコレータを使用した後のコードの順序はどうなりますか?
「 Python Sugar の @" 構文では、デコレーターが呼び出される順序は、@ 構文 Sugar を使用して宣言された順序の逆になります。
この例では、"f(3, 4) = deco01(deco02( f(3, 4)))"。
Python 組み込みデコレータ
Python には 3 つの組み込みデコレータがあります。クラスに関連するもの: staticmethod、classmethod、property 。
staticmethod はクラスの静的メソッドです。メンバー メソッドとの違いは、self パラメータがなく、クラスをインスタンス化せずに呼び出すことができることです。
クラスメソッドとメンバーメソッドの違いは、受け取った最初のパラメータがself(クラスインスタンスへのポインタ)ではなく、cls(現在のクラスの特定の型)であることです。
propertyはプロパティを意味し、次の情報を示します。クラス インスタンスを通じて直接アクセスできます
ここでは staticmethod と classmethod は紹介しませんので、例を通してプロパティを見てみましょう。
Python の新しいスタイルのクラスの場合、上記の "@var.setter" デコレーターによって装飾されたメンバー関数が削除されると、Foo になることに注意してください。var 属性は読み取りです。 -only 属性であり、「foo.var = 'var 2'」を使用して値を割り当てると例外がスローされます。ただし、Python クラシック クラスの場合、宣言された属性は読み取り専用ではないため、「@var.setter」デコレータが削除されてもエラーは報告されません。
概要この記事では、Python デコレーターの使用法をいくつか紹介します。デコレーターのコードは比較的理解しやすいものです。いくつかの例を通して実践すれば理解するのは簡単です。
以上がPythonデコレータの詳しい解説の詳細内容です。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。