Python 데코레이터: 코드 단순화
Python의 데코레이터는 소스 코드를 변경하지 않고도 함수나 메서드의 동작을 수정할 수 있는 강력한 도구입니다. 이는 기능을 추가하는 깔끔한 방법을 제공하며 로깅, 규칙 적용 및 성능 최적화에 널리 사용됩니다.
이 게시물에서는 간단한 예와 함께 6가지 일반적인 Python 데코레이터를 살펴보겠습니다.
1 - @staticmethod: 정적 메소드 정의
@staticmethod 데코레이터는 인스턴스(self) 또는 클래스(cls) 데이터에 액세스하지 않는 메서드를 만듭니다. 일반 함수처럼 동작하지만 클래스나 인스턴스에서 호출할 수 있습니다.
예:
class MyClass: @staticmethod def greet(): return "Hello from static method!"
2 - @classmethod: 클래스 메소드 정의
@classmethod 데코레이터를 사용하면 클래스(cls)를 첫 번째 인수로 사용하는 메서드를 정의할 수 있습니다. 이는 팩토리 메소드나 클래스 상태 변경에 유용합니다.
예:
class MyClass: count = 0 @classmethod def increment_count(cls): cls.count += 1
3 - @property: 읽기 전용 속성 정의
@property 데코레이터를 사용하면 속성처럼 메소드에 액세스할 수 있습니다. 내부 구현을 노출하지 않고 속성에 대한 액세스를 제어하려는 경우 유용합니다.
예:
class Circle: def __init__(self, radius): self._radius = radius @property def area(self): return 3.14 * self._radius ** 2
4 - @functools.lru_cache: 캐시 비용이 많이 드는 함수 결과
(functools의) @lru_cache 데코레이터는 재계산을 피하기 위해 함수 호출 결과를 캐시합니다. 이는 비용이 많이 들거나 자주 호출되는 기능의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
예:
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=32) def expensive_computation(x): return x ** 2
5 - @functools.wraps: 맞춤 데코레이터에서 메타데이터 보존
사용자 정의 데코레이터를 작성할 때 @wraps 데코레이터는 원래 함수의 메타데이터(이름, 문서 문자열)를 보존하여 자체 검사 도구가 계속 작동하도록 보장합니다.
예:
from functools import wraps def my_decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return wrapper
6 - @dataclass: 클래스 정의 단순화
@dataclass 데코레이터(dataclasses 모듈에 있음)는 클래스에 대해 init() 및 repr()과 같은 메서드를 자동으로 생성합니다. 데이터를 보관하는 수업에 적합합니다.
예:
from dataclasses import dataclass @dataclass class Point: x: int y: int
결론
@staticmethod, @classmethod, @property, @lru_cache, @wraps 및 @dataclass와 같은 Python 데코레이터는 메서드와 함수를 기능으로 래핑하여 더욱 깔끔하고 효율적인 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. 이는 많은 프로그래밍 작업을 단순화할 수 있는 다용도 도구입니다.
출처
파이썬 데코레이터 정의
@staticmethod
@classmethod
@속성
@functools.lru_cache
@functools.wraps
@데이터클래스
위 내용은 Python 데코레이터: 코드 단순화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

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

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.

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.
