Python-Dekoratoren: Code vereinfachen

Dekoratoren in Python sind ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem Sie das Verhalten von Funktionen oder Methoden ändern können, ohne deren Quellcode zu ändern. Sie bieten eine saubere Möglichkeit, Funktionalität hinzuzufügen und werden häufig zur Protokollierung, Durchsetzung von Regeln und Optimierung der Leistung verwendet.

In diesem Beitrag schauen wir uns sechs gängige Python-Dekoratoren anhand einfacher Beispiele an.

1 - @staticmethod: Statische Methoden definieren

Der @staticmethod-Dekorator erstellt Methoden, die nicht auf Instanzdaten (self) oder Klassendaten (cls) zugreifen. Sie verhält sich wie eine reguläre Funktion, kann aber von der Klasse oder einer Instanz aufgerufen werden.

Beispiel:

class MyClass:
    @staticmethod
    def greet():
        return "Hello from static method!"

2 - @classmethod: Klassenmethoden definieren

Mit dem @classmethod-Dekorator können Sie Methoden definieren, die die Klasse (cls) als erstes Argument verwenden. Dies ist nützlich für Factory-Methoden oder zum Ändern des Klassenstatus.

Beispiel:

class MyClass:
    count = 0

    @classmethod
    def increment_count(cls):
        cls.count += 1

3 - @property: Schreibgeschützte Attribute definieren

Der @property Decorator ermöglicht den Zugriff auf Methoden wie auf Attribute. Dies ist nützlich, wenn Sie den Zugriff auf eine Eigenschaft steuern möchten, ohne die interne Implementierung offenzulegen.

Beispiel:

class Circle:
    def __init__(self, radius):
        self._radius = radius

    @property
    def area(self):
        return 3.14 * self._radius ** 2

4 - @functools.lru_cache: Kostenintensive Funktionsergebnisse zwischenspeichern

Der @lru_cache-Dekorator (von functools) speichert die Ergebnisse von Funktionsaufrufen zwischen, um eine Neuberechnung zu vermeiden. Dies kann die Leistung teurer oder häufig aufgerufener Funktionen erheblich verbessern.

Beispiel:

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=32)
def expensive_computation(x):
    return x ** 2

5 - @functools.wraps: Metadaten in benutzerdefinierten Dekoratoren beibehalten

Beim Schreiben benutzerdefinierter Dekoratoren behält der @wraps-Dekorator die Metadaten (Name, Dokumentzeichenfolge) der ursprünglichen Funktion bei und stellt so sicher, dass die Introspektion-Tools weiterhin funktionieren.

Beispiel:

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

6 - @dataclass: Klassendefinitionen vereinfachen

Der @dataclass-Dekorator (aus dem Dataclasses-Modul) generiert automatisch Methoden wie init() und repr() für Klassen. Es ist perfekt für Kurse zum Thema Datenhaltung.

Beispiel:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

Fazit

Python-Dekoratoren wie @staticmethod, @classmethod, @property, @lru_cache, @wraps und @dataclass helfen dabei, saubereren und effizienteren Code zu schreiben, indem sie Funktionalität um Methoden und Funktionen wickeln. Es handelt sich um vielseitige Werkzeuge, die viele Programmieraufgaben vereinfachen können.

Quellen

Python Decorator-Definition
@staticmethod
@classmethod
@property
@functools.lru_cache
@functools.wraps
@dataclass

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Dekoratoren: Code vereinfachen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!