例を使用して、Pythonデコレータを理解しています
この記事は、Pythonプログラミングにおけるデコレーターの概念とそれらの最適な使用方法を理解するのに役立ちます。 Pythonデコレーターは何であるか、構文がどのように見えるか、スクリプトやフレームワークでそれらを認識する方法、および自分で適用する方法について説明します。
Pythonの関数デコレータは、構造を変更せずに装飾された関数の関数を拡張し、引数として別の関数を採用する関数にすぎません。デコレーターは別の関数をラップし、その動作を強化し、それを返します。
Pythonのデコレーターのコンセプトは、コードを乾燥させ続けるのに役立ちます(繰り返さないでください)。関数デコレータは、いくつかの重複コードスニペットを組み合わせて関数デコレータを形成できるため、コードベースの不必要な重複を避けます。 Pythonで開発を進めるにつれて、デコレーターは分析とドキュメントを支援できます。また、検証とランタイムチェックを設定するためにも重要です。
以下では、Python機能とプログラミングについての基本的な理解があると思います。少なくともPython 3.8がデバイスにインストールされています。
キーポイント
- Pythonデコレーターは、構造を変更せずに機能を強化する引数として別の関数をとる関数です。不必要な複製を避けてコードを乾燥させ(繰り返さないでください)、分析、ロギング、検証、およびランタイムチェックに使用できます。
- Pythonでは、装飾器関数は、関数パラメーターを受信する外部関数と、外部関数内で装飾関数をラップするネストされた関数によって定義されます。デコレーターは、デコレーター機能の前に「@」プレフィックスによって簡単に識別されます。パラメーターは、ラッパー関数に渡し、次に装飾された関数に渡すことができます。
- デコレータはPythonでチェーンできます。つまり、関数は複数のデコレータで装飾できます。これは、1つのデコレーターを別のデコレーターの上に積み重ねることによって行われます。 Pythonデコレーターの実用的なユースケースには、@ClassMethod、@staticMethod、@Propertyなどの時間ロギング、メモリ、および組み込みのPythonデコレータが含まれます。
Pythonでは、すべてがオブジェクトであることを常に覚えておいてください。変数に値を割り当てるのと同じ方法で、必要に応じて機能を変数に割り当てることもできます。これは、デコレーターについて学ぶときに重要です。
関数は、別の関数から
def greet(): print("Hello John") greet_john = greet greet_john() >>> Hello John
Pythonの内部関数は、外部関数から返すことができます。これは、遭遇する機能プログラミングの概念の一部です。
関数は、別の関数のパラメーターとして渡すことができます
def greet(): def greeting_at_dawn(): print("Good morning") return greeting_at_dawn salute = greet() salute() >>> Good morning
関数パラメーターを受信する関数は、高次関数と呼ばれます。
デコレータを実装することを学習し、Pythonプログラムで効果的に使用することを学習するときは、上記のポイントを念頭に置いてください。
Pythonデコレータ操作メカニズム
単純なデコレーター関数は、関数定義、デコレータ関数、および外部ラッパー関数内のネストされた関数から始まります。
デコレータを定義するときは、常に次の2つのポイントを念頭に置いてください。
- デコレーターを実装するには、関数パラメーターを受信する外部関数を定義します。
- 外部デコレータ関数にラッパー関数をネストし、デコレータ関数もラップします。
上記のコードを表示すると、外部関数
(デコレーターとも呼ばれます)は、関数パラメーターdef greet(): print("Hello John") greet_john = greet greet_john() >>> Hello John
は、装飾されたincrease_number
関数を含むラッパー関数です。デコレーターは別の変数に割り当てられます。これは、Pythonデコレータを使用する場合のデコレーター構文が意味するものです。ただし、デコレーターを表現する簡単な方法があります。 func
increase_by_one
@プレフィックスから始まり、その下の装飾機能を組み合わせたときに、単純なデコレーター関数を認識するのは簡単です。前の例は、次のようにリファクタリングできます
get_number
パラメーターを備えた
def greet(): def greeting_at_dawn(): print("Good morning") return greeting_at_dawn salute = greet() salute() >>> Good morning
場合によっては、パラメーターをデコレーターに渡す必要がある場合があります。この問題の解決策は、引数をラッパー関数に渡してから、装飾された関数に渡すことです。次の例を参照してください: パラメーターを内部またはネストされた関数に渡すことにより、装飾された関数を操作する柔軟性を提供するため、パラメーターがより強力で堅牢になります。任意の数のパラメーター(*args)またはキーワードパラメーター(** kwargs)は、装飾機能に渡すことができます。 *ARGSを使用すると、すべての位置パラメーターのコレクションが許可され、** kWargsは関数呼び出し中に必要なすべてのキーワードパラメーターに使用されます。別の簡単な例を見てみましょう:
上記の例では、 *argsは位置パラメーターをタプルとして使用して反復可能なオブジェクトを形成し、** kWargsはキーワードパラメーター辞書を形成します。
def greet_some(func): print("Good morning", end=' ') func() def say_name(): print("John") greet_some(say_name) >>> Good morning John
python
def increase_number(func): def increase_by_one(): print("incrementing number by 1 ...") number_plus_one = func() + 1 return number_plus_one return increase_by_one def get_number(): return 5 get_new_number = increase_number(get_number) print(get_new_number()) >>> incrementing number by 1 ... 6
Pythonプロジェクトで関数デコレータを使用する場合、探索するいくつかのオプションがあります。別のユースケースは、デコレーター(2つ以上)を関数にリンクすることです。関数は、複数のデコレータ(複数のデコレータ)で装飾できます。これは、別のデコレータを整理することで実現できます。複数のデコレータが積み重ねられている順序に関係なく、次の例に示すのと同じ出力が得られます。
Pythonデコレータの実用的なユースケース
Pythonでデコレーターを使用する非常に人気のある方法は、時間のロガーとしてです。これにより、プログラマーは機能を実行して効率を測定するのにどれくらいの時間がかかるかを理解するのに役立ちます。
暗記は、Pythonでデコレーターを使用するもう1つのクールな方法です。計算が後で実行されると、関数への繰り返しの呼び出しの結果は、変更なしに簡単に記憶できます。デコレーターを使用して機能を記憶するだけです。
@classmethod、@staticmethod、@propertyなどの内蔵Pythonデコレーターは、PythonのOOPデコレータモードで非常に人気があります。
結論
Pythonデコレーターは、再利用可能なコードとして使用されるため、ソフトウェアエンジニアリングの乾燥原理を実施します。デコレータにリファクタリングできるPython関数の数を考えてください。この記事では、さまざまな形式のデコレーターを探ります。クラスデコレータもありますが、ここではカバーしていません。
デコレーターにより、コードを乾燥させながらソースコードを変更せずに、単純な機能、メソッド、またはクラスに機能を追加することが簡単になります。装飾機能を自分で装飾して、デコレーターのパターンをよりよく理解してみてください。
JavaScriptデコレーターに関するfaqs
JavaScriptデコレーターとは何ですか?
JavaScriptデコレーターは、ECMAScript 2016(ES6)およびその後のバージョンのJavaScriptで導入されたデザインパターンであり、機能です。コメントまたはメタデータを適用することにより、関数、方法、またはクラスの動作を変更または強化できます。デコレーターは、AngularやMobxなどのさまざまなJavaScriptライブラリとフレームワークで一般的に使用されています。 デコレーターは通常、目的関数またはクラスをラップまたは「飾る」関数として実装されます。これらは、コアコードを変更せずに機能を追加したり、ターゲットの動作を変更したりするために使用されます。デコレーターは機能、方法、またはクラスに適用でき、 @シンボルに続いてデコレータの名前が示されます。
なぜJavaScriptデコレータが必要なのですか?
JavaScriptのデコレーターは、次の理由で言語に貴重な追加です。開発者が関数と方法のコアロジックからクロスカットの懸念を分離できるようにすることにより、モジュール性とコードの再利用性を促進します。これにより、混乱を減らし、読みやすさを向上させることにより、クリーンなコードベースが促進され、コードの維持と理解が容易になります。デコレーターは、セキュリティ、ロギング、構成などの側面をコアアプリケーションロジックから分離できるため、懸念の分離の原則を順守する上で重要な役割を果たします。 デコレーターは、特定の動作またはポリシーが関数と方法に一貫して適用されるようにすることにより、コードベースに一貫性をもたらします。これらは、関数の動作を構成およびカスタマイズする柔軟な方法を提供し、コアコードを変更せずに機能の簡単な変更や機能の拡張を可能にします。アスペクト指向のプログラミング(AOP)をサポートすることにより、デコレーターは、クロスカットの懸念に体系的に対処するのに役立ち、よりクリーンで整理されたコードをもたらします。デコレーターはまた、サードパーティライブラリとフレームワークによってますます採用されており、最新のJavaScriptツールを効率的に使用するための必須スキルになっています。全体として、デコレーターはコード組織、読みやすさ、保守性、およびスケーラビリティを改善するため、JavaScript開発者にとって貴重な資産になります。PythonデコレーターとJavaScriptデコレーターの違いは何ですか?
PythonとJavaScriptデコレーターは、機能またはメソッドの動作を変更するという概念を共有していますが、構文と使用法は異なります。 Pythonは@decorator_function Syntaxを使用し、さまざまな目的で関数とクラスに適用できます。 JavaScriptデコレーターは@Decorator Syntaxを使用し、主にクラス、方法、およびプロパティに使用されます。 Pythonデコレータはより多用途ですが、JavaScriptデコレーターはクラス中心であり、ECMAScript 2016の一部として紹介されました。
出力は、元の画像のフォーマットを維持し、入力テキストの中心的な意味を変更しません。
以上が例を使用して、Pythonデコレータを理解していますの詳細内容です。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、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

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は、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。
