Python으로 프로그래밍을 시작했을 당시 버전은 3.3이었습니다. 그래서 제가 프로그래밍을 시작했을 때 Python 커뮤니티에는 데코레이터가 오랫동안 존재해 있었습니다.
함수 데코레이터는 Python 버전 2.2에, 클래스 데코레이터는 Python 버전 2.6에 나왔습니다.
개인적으로 Python의 Decorator 기능은 Python의 매우 강력한 기능이라고 생각합니다.
사실 제 목표는 Python에서 가장 이해하기 어려운 주제에 대한 일련의 기사를 만드는 것입니다. 10개가 조금 넘는 주제를 하나씩 다루려고 합니다.
이 글에서는 데코레이터 주제의 모든 부분을 최대한 다루려고 노력하겠습니다.
기본적으로 데코레이터는 핵심 구조를 변경하지 않고도 함수나 클래스의 동작을 수정할 수 있는 Python의 디자인 패턴입니다. 데코레이터는 기본적으로 다른 코드를 조작하는 코드를 작성하는 메타프로그래밍의 한 형태입니다.
Python은 아래 순서대로 주어진 범위를 사용하여 이름을 확인합니다.
데코레이터는 Closure 개념과 밀접한 관련이 있는 Enclosing Scope에 위치합니다.
핵심 아이디어: 데코레이터는 함수를 입력으로 사용하고 여기에 일부 기능을 추가한 후 수정된 함수를 반환합니다.
비유: 데코레이터를 선물 포장지로 생각해보세요. 선물(원래 기능)이 있고 장식용 종이(장식자)로 포장하여 더 멋지게 보이거나 추가 기능(예: 활이나 카드)을 추가합니다. 안에 들어 있는 선물은 동일하게 유지되지만 표시나 관련 동작이 향상됩니다.
Python의 대부분의 데코레이터는 함수를 사용하여 구현되지만 클래스를 사용하여 데코레이터를 만들 수도 있습니다.
함수 기반 데코레이터는 더 일반적이고 단순하지만 클래스 기반 데코레이터는 추가적인 유연성을 제공합니다.
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
# Do something before calling the decorated function
print("Before function call")
result = func(*args, **kwargs)
# Do something after calling the decorated function
print("After function call")
return result
return wrapper
@my_decorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("World")
설명:
데코레이터를 정의하기 위해 함수 대신 클래스를 사용합니다.
class MyDecorator:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
# Do something before calling the decorated function
print("Before function call")
result = self.func(*args, **kwargs)
# Do something after calling the decorated function
print("After function call")
return result
@MyDecorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("World")
설명:
데코레이터의 기본 개념은 다른 함수를 인수로 취하고 이를 명시적으로 수정하지 않고 해당 동작을 확장하는 함수라는 것입니다.
가장 간단한 형식은 다음과 같습니다.
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Something is happening before the function is called.")
func()
print("Something is happening after the function is called.")
return wrapper
# Using the decorator with @ syntax
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
# When we call say_hello()
say_hello()
# This is equivalent to:
# say_hello = my_decorator(say_hello)
함수 실행 시간을 기록하는 데코레이터를 만들어 보겠습니다.
def decorator_with_args(func):
def wrapper(*args, **kwargs): # Accept any number of arguments
print(f"Arguments received: {args}, {kwargs}")
return func(*args, **kwargs) # Pass arguments to the original function
return wrapper
@decorator_with_args
def greet(name, greeting="Hello"):
print(f"{greeting}, {name}!")
greet("Alice", greeting="Hi") # Prints arguments then "Hi, Alice!"
다음은 자체 매개변수를 받을 수 있는 데코레이터입니다.
def repeat(times):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(times):
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return decorator
@repeat(times=3)
def greet(name):
print(f"Hello {name}")
return "Done"
greet("Bob") # Prints "Hello Bob" three times
def singleton(cls):
instances = {}
def get_instance(*args, **kwargs):
if cls not in instances:
instances[cls] = cls(*args, **kwargs)
return instances[cls]
return get_instance
@singleton
class DatabaseConnection:
def __init__(self):
print("Initializing database connection")
# Creating multiple instances actually returns the same instance
db1 = DatabaseConnection() # Prints initialization
db2 = DatabaseConnection() # No initialization printed
print(db1 is db2) # True
수업 방법을 위해 특별히 고안된 것입니다.
def debug_method(func):
def wrapper(self, *args, **kwargs):
print(f"Calling method {func.__name__} of {self.__class__.__name__}")
return func(self, *args, **kwargs)
return wrapper
class MyClass:
@debug_method
def my_method(self, x, y):
return x + y
obj = MyClass()
print(obj.my_method(5, 3))
단일 함수에 여러 데코레이터를 적용할 수 있습니다.
def bold(func):
def wrapper():
return "<b>" + func() + "</b>"
return wrapper
def italic(func):
def wrapper():
return "<i>" + func() + "</i>"
return wrapper
@bold
@italic
def greet():
return "Hello!"
print(greet()) # Outputs: <b><i>Hello!</i></b>
설명:
functools.wraps 데코레이터인 See docs는 데코레이터로 래핑할 때 원래 함수의 메타데이터(예: 이름, 독스트링, 서명)를 보존하는 도우미 함수입니다. 사용하지 않으면 중요한 정보를 잃게 됩니다.
예:
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
"""Wrapper docstring"""
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
@my_decorator
def my_function():
"""My function docstring"""
pass
print(my_function.__name__)
print(my_function.__doc__)
출력:
wrapper Wrapper docstring
문제:
해결책: functools.wraps 사용):
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
# Do something before calling the decorated function
print("Before function call")
result = func(*args, **kwargs)
# Do something after calling the decorated function
print("After function call")
return result
return wrapper
@my_decorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("World")
출력:
class MyDecorator:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
# Do something before calling the decorated function
print("Before function call")
result = self.func(*args, **kwargs)
# Do something after calling the decorated function
print("After function call")
return result
@MyDecorator
def say_hello(name):
print(f"Hello, {name}!")
say_hello("World")
데코레이터는 함수 호출 사이에도 상태를 유지할 수 있습니다. 이는 함수 호출 캐싱 또는 계산과 같은 시나리오에 특히 유용합니다.
def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Something is happening before the function is called.")
func()
print("Something is happening after the function is called.")
return wrapper
# Using the decorator with @ syntax
@my_decorator
def say_hello():
print("Hello!")
# When we call say_hello()
say_hello()
# This is equivalent to:
# say_hello = my_decorator(say_hello)
출력:
def decorator_with_args(func):
def wrapper(*args, **kwargs): # Accept any number of arguments
print(f"Arguments received: {args}, {kwargs}")
return func(*args, **kwargs) # Pass arguments to the original function
return wrapper
@decorator_with_args
def greet(name, greeting="Hello"):
print(f"{greeting}, {name}!")
greet("Alice", greeting="Hi") # Prints arguments then "Hi, Alice!"
설명:
래퍼 함수는 장식된 함수가 호출될 때마다 증가하는 카운터(호출)를 유지합니다.
이는 데코레이터를 사용하여 상태를 유지하는 방법에 대한 간단한 예입니다.
아래에서 선별된 Python 데코레이터 목록을 찾을 수 있습니다.
데코레이터는 깔끔하고 선언적인 방식으로 함수와 클래스를 향상시킬 수 있는 Python의 강력하고 우아한 기능입니다.
원칙, 모범 사례 및 잠재적인 함정을 이해함으로써 데코레이터를 효과적으로 활용하여 보다 모듈화되고 유지 관리 가능하며 표현력이 풍부한 코드를 작성할 수 있습니다.
특히 프레임워크를 사용하거나 재사용 가능한 구성 요소를 구축할 때 Python 프로그래머의 무기고에 있는 귀중한 도구입니다.
위 내용은 Python 데코레이터: 종합 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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