Python でデコレータを作成およびチェーンする方法
デコレータの作成
という別の関数を受け取るデコレータ関数を作成します。 「ラップされた」関数として、引数:
def my_decorator(func): # Code to execute before calling the wrapped function print("Before the function runs") # Call the wrapped function and store its return value result = func() # Code to execute after calling the wrapped function print("After the function runs") # Return the result of the wrapped function return result # Example of a decorator in action @my_decorator def say_hello(): print("Hello, world!")
デコレータの連鎖
同じ関数に複数のデコレータを適用するには @ 演算子を使用します:
@my_decorator @another_decorator def chained_function(): print("This function is doubly decorated")
引数を持つデコレータ
デコレータに次のことを許可します。引数を受け入れる:
def decorator_with_arg(arg1, arg2): def decorator(func): # Use the decorator arguments to modify the wrapped function's behavior func.arg1 = arg1 func.arg2 = arg2 return func # Example of a decorator with arguments @decorator_with_arg("foo", "bar") def my_function(): print("Args:", my_function.arg1, my_function.arg2)
クラス メソッドのデコレータ
クラス内のメソッドにデコレータを使用する:
class MyClass: @classmethod def my_class_method(cls): print("This is a class method")
練習:デコレータの装飾
デコレータを作成するこれにより、他のデコレータが引数を受け入れるようになります:
def decorator_with_args(decorator_to_enhance): def decorator_maker(*args, **kwargs): def decorator_wrapper(func): # Wrap the original decorator and pass the arguments return decorator_to_enhance(func, *args, **kwargs) return decorator_wrapper # Example of a decorated decorator @decorator_with_args def decorated_decorator(func, *args, **kwargs): print("Args:", args, kwargs) return func @decorated_decorator(10, 20, name="John") def my_function(): print("Decorated function")
ベスト プラクティス
- デコレータのオーバーヘッドによるコードの速度低下を回避します。
- を使用します。 functools.wraps() を使用して元の関数を保存します。
- デコレータは、関数に適用されると永続的になります。
- デバッグに使用するか、外部ライブラリから既存の機能を拡張することを検討してください。
使用例
タスクにデコレータを使用する例:
- 関数の実行時間の測定 (@benchmark)
- 関数呼び出しのログ記録 (@logging)
- 関数呼び出しのカウント (@counter)
- 関数の結果をキャッシュする
以上がPython でデコレータを効果的に使用してチェーンする方法は?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。

Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。

choosearraysoverlistsinperbetterperformance andmemoryeficiencyspecificscenarios.1)largeNumericaldatasets:Araysreducememoryusage.2)パフォーマンス - クリティカル操作:ArraysOfferSpeedBoostsfortsfortsclikeappendedoring.3)タイプリー:Arrayesenforc

Pythonでは、ループに使用し、列挙し、包括的なリストを通過することができます。 Javaでは、従来のループを使用し、ループを強化してアレイを通過することができます。 1。Pythonリストトラバーサル方法は、ループ、列挙、およびリスト理解のためのものです。 2。Javaアレイトラバーサル法には、従来のループとループ用の強化が含まれます。

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