Python デコレータを理解する — 一度に 1 つのラッパー !
皆さん、こんにちは!
お元気でいることを願っています!
Python デコレータに出会って、「ああ、これは複雑な話ではない!」と思ったことはありませんか?そうですね、言っておきますが、デコレーターは見た目ほど怖くないのです。実際、一度コツを掴めば、Python のスキルにさらにおまけを加えるようなものです。
それを段階的に分解して、デコレータについて (しゃれです) 考えてみましょう。
Python デコレータとは何ですか?
Python のデコレータは、コードに触れることなく関数の機能を調整したり拡張したりできる魔法のツールのようなものです。 Instagram の投稿にフィルターを追加するようなものです。写真は変更しません。それを強化するだけです。
何かを印刷する関数があると想像してください。実行の前後にメッセージを記録したい場合はどうすればよいでしょうか?関数を書き直す代わりに、デコレータを使用してその機能を追加します。
簡単な例
これが簡単な例です:
def my_decorator(func): def wrapper(): print("Starting the function...") func() print("Function has ended!") return wrapper @my_decorator def say_hello(): print("Hello, world!") say_hello()
そして出力は?
Starting the function... Hello, world! Function has ended!
ブレイク・イット・ダウン
一行ずつ見ていきましょう:
1.** def my_decorator(func)**:これはデコレーター関数です。別の関数 (func) を入力として受け取ります。
2.def Wrapper(): デコレータ内で、追加の動作を追加する Wrapper と呼ばれる新しい関数を定義します。
func(): これは元の関数 (say_hello) を呼び出します。
@my_decorator: @ 記号は、デコレーターを関数に適用するための省略表現です。
と書くのと同じです。
say_hello = my_decorator(say_hello)
デコレータが役立つ理由
現実世界のシナリオを見てみましょう。関数が呼び出されるたびにログを記録するとします。そのためのデコレータを書くことができます:
def log(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling {func._name_}...") return func(*args, **kwargs) return wrapper @log def add(a, b): return a + b print(add(3, 5))
これは次のように出力します:
Calling add... 8
シンプルですね。すべての関数に print ステートメントを手動で追加する代わりに、1 つのデコレータを使用するだけです。
現実世界の使用例
実際の日常的なコーディング シナリオでデコレーターがどのように機能するかを次に示します。
1.関数の動作すべてをログに記録する
関数が正確に何をしているのか、またはどのようなデータを処理しているのか疑問に思ったことはありませんか?デコレーターを使用すると、関数が呼び出されるたびに、関数が受け取った入力と戻り値を自動的に記録できます。
例: アプリを構築していて、機能が使用された回数を追跡したいと考えています。デコレーターは、関数自体を乱雑にすることなく、各呼び出しをログに記録できます。
2.測定機能の速度
関数の実行にはどのくらい時間がかかりますか?プログラムの速度が遅くなっていませんか?それぞれの時間を手動で測定する代わりに、デコレーターは関数の実行時間を自動的に測定できます。
例: データ処理スクリプトを最適化しており、ボトルネックを見つけたいと考えています。デコレーターは、プロセスの各部分にかかる時間を教えてくれます。
3.ユーザーアクセスの管理
アプリや Web サイトを構築している場合、特定の機能を管理者やログイン ユーザーなどの特定のユーザーに制限する必要がある場合があります。デコレータはこれらのチェックをシームレスに処理できます。
**
例: **ユーザーが管理ダッシュボードにアクセスしようとすると、デコレータはユーザーを許可する前に、適切な権限を持っているかどうかを確認できます。
4.タスクを簡単に繰り返す
一部の関数は、データベースへのデータの保存や通知の送信など、プログラムのさまざまな部分で同じタスクを実行します。デコレータは、これらのタスクが最小限の繰り返しで均一に処理されることを保証できます。
例:データベース内の複数のテーブルにデータを保存していると想像してください。デコレーターは、すべての保存操作に一貫性とエラー処理を追加できます。
最後にもうひとつ
デコレーターはまだ少し難しいと感じても、心配しないでください。 Python の他のすべてと同様、練習すれば完璧になります。小さなことから始めて、いくつかのデコレータを作成してみると、すぐにプロのようにデコレータを使用できるようになります。
デコレーターについてどう思いますか?コメントで知らせてください。あるいは、もっと詳しく説明してほしい他の Python の概念があれば教えてください。
今のところはここまでです。さあ、いくつかの関数をラップして、Python コードを輝かせてみてください!
コーディングを楽しんでください!
私のインターネットの片隅からあなたのインターネットの隅に良い雰囲気をすべて送ります!
以上がPython デコレーター: コードをよりクリーンにするための秘密のソース !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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金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

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Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

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