Python 데코레이터의 일반적인 용도는 무엇입니까?
이 기사에서는 Python 데코레이터의 일반적인 용도를 배웁니다
파이썬 데코레이터란 무엇인가요?
Python 데코레이터는 기본 함수 정의를 변경하지 않고도 기존 함수를 추가하거나 업데이트할 수 있는 코드 조각입니다. 프로그램이 실행되면 프로그램 자체의 또 다른 부분을 편집하려고 시도하는데, 이를 메타프로그래밍이라고 합니다.
Decorator는 함수를 취하고 다른 함수를 반환하거나, 클래스를 취하고 다른 클래스를 반환하는 함수 유형입니다. 호출 가능 항목(함수, 클래스, 메서드 등)이 될 수 있으며 무엇이든 반환할 수 있으며 메서드도 사용할 수 있습니다.
Python 데코레이터는 사용하기 쉽습니다.
데코레이터는 일부 기능을 추가하고 호출 가능 객체를 반환하는 호출 가능 객체라고 불리는 특별한 메서드 __call()__을 구현하는 호출 가능 객체를 허용합니다.
Example
의 중국어 번역은Example
입니다. 으아악반면에 데코레이터를 작성하려면 완전히 다른 기술이 필요합니다. 이것은 간단한 문제가 아닙니다. 다음 사항을 완전히 이해해야 합니다. -
- 닫기
- 함수를 일급 매개변수로 사용하세요.
- 변수 매개변수
- 매개변수 압축해제 및
- Python이 소스 코드를 로드하는 방법에 대한 정보도 있습니다.
이 모든 것을 마스터하고 완벽하게 만드는 데는 오랜 시간이 걸립니다. 그리고 당신은 이미 배워야 할 것들의 긴 목록을 가지고 있습니다.
시간을 들일 가치가 있나요?
대답은 당연히 예입니다. 데코레이터 작성의 주요 이점은 무엇입니까? 일상적인 발전에서 쉽게 뛰어난 성과를 거둘 수 있도록 합니까?
보자!
분석, 로깅 및 탐지
우리는 특히 대규모 애플리케이션의 경우 현재 일어나고 있는 상황을 구체적으로 측정하고 다양한 작업을 정량화하는 지표를 수집해야 하는 경우가 많습니다. 데코레이터는 이러한 주목할만한 이벤트를 자체 기능이나 메서드에 캡슐화하여 매우 읽기 쉽고 간단한 방법으로 이 요구 사항을 해결할 수 있습니다.
검증 및 런타임 확인
Python의 유형 시스템은 강력한 유형이지만 동적입니다. 많은 장점이 있지만 Java와 같이 보다 정적인 유형의 언어에 의해 컴파일 타임에 일부 문제가 감지될 수 있음을 의미하기도 합니다.
이 외에도 시스템에 들어오고 나가는 데이터에 대해 더 복잡한 사용자 정의 검사를 구현하고 싶을 수도 있습니다. 데코레이터는 이 모든 것을 관리하고 동시에 여러 기능에 적용하는 데 도움이 됩니다.
프레임 만들기
데코레이터 작성 방법을 배우면 언어에 의미 체계를 쉽게 추가할 수 있는 간결한 구문의 이점을 누릴 수 있습니다. 이는 Python 구문을 확장할 수 있는 것과 가장 가깝습니다.
많은 유명한 오픈 소스 프레임워크에서 이를 사용합니다. 웹 애플리케이션 프레임워크 Flask는 이를 사용하여 HTTP 요청을 처리하는 기능으로 URL을 라우팅합니다.
재사용 불가능한 코드 재사용
우아한 함수 구문, 함수형 프로그래밍 지원, 완전한 개체 시스템을 갖춘 Python은 코드를 쉽게 재사용할 수 있는 형식으로 캡슐화하는 몇 가지 매우 강력한 도구를 제공합니다. 그러나 이러한 도구만으로는 특정 코드 재사용 패턴을 포착할 수 없습니다.
Flakey API 사용을 고려해보세요. JSON을 이해하고 99.9%의 시간 동안 작동하는 개체에 HTTP를 통해 쿼리를 보냅니다. 그러나 전체 요청 중 일부에서는 서버가 내부 오류를 반환하여 요청을 다시 시도해야 합니다. 이 경우 재시도 논리를 추가해야 합니다.
Example
의 중국어 번역은Example
입니다. 으아악출력
실행되면 위 프로그램은 다음과 같은 출력을 생성합니다.
으아악decoratorFunction()은 이전 예제의 데코레이터입니다. 간단히 말해서 데코레이터는 객체를 변경하지 않고 래핑하고 원본 객체에 새로운 기능을 추가하는 래퍼입니다. 이것은 일반적으로 사용되는 기술이기 때문에 Python은 사용을 더 쉽게 만드는 구문 기능(데코레이터라고 함)을 제공합니다. 다음을 예로 들어보세요 −
다음 기능:
으아악같음
으아악경력을 향상하세요
데코레이터를 작성하는 것은 처음에는 어렵습니다. 로켓 과학도 아니지만 많은 개발자가 결코 귀찮게 하지 않는 세부 사항을 배우고 이해하려면 많은 노력이 필요합니다. 이는 귀하에게 유리하게 작용합니다. 당신이 팀에서 데코레이터를 올바르게 작성하는 방법을 배우고 실제 질문에 답하는 데코레이터를 작성하는 사람이 되면 다른 개발자가 당신의 데코레이터를 사용할 것입니다. 데코레이터를 작성하는 힘든 작업이 끝나면 이를 사용하는 것은 매우 간단합니다. 이는 개발한 코드의 긍정적인 영향을 크게 증가시킬 수 있습니다. 심지어 당신을 마스터로 만들 수도 있습니다.
결론
데코레이터는 다양한 목적으로 사용할 수 있는 놀라운 기능입니다. 그것은 단지 "함수나 클래스를 취하고 함수나 클래스를 반환하는 함수나 클래스"가 아닙니다.
데코레이터 구축을 배우기 위해 어떤 방법을 사용하든, 데코레이터를 사용하여 무엇을 얻을 수 있는지, 그리고 이것이 Python 코드 작성 방식을 어떻게 영원히 바꿀 것인지(농담 아님)에 대해 흥미를 느낄 것입니다!
위 내용은 Python 데코레이터의 일반적인 용도는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
