Python 데코레이터 이해하기 - 한 번에 래퍼 하나씩 !
안녕하세요 여러분!
잘 지내시길 바랍니다!
Python 데코레이터를 접하고 "아, 또 다른 복잡한 주제는 아니잖아!"라고 생각한 적이 있습니까? 글쎄요, 데코레이터는 보이는 것만큼 무섭지 않습니다. 실제로 일단 익숙해지면 Python 기술에 체리를 추가하는 것과 같습니다.
이를 단계별로 분석하고 데코레이터를 둘러보겠습니다.
Python 데코레이터란 무엇입니까?
Python의 데코레이터는 코드를 건드리지 않고도 함수의 기능을 조정하거나 확장할 수 있는 마법의 도구와 같습니다. 이는 Instagram 게시물에 필터를 추가하는 것과 같습니다. 사진을 변경하지 않습니다. 강화하면 됩니다.
뭔가를 인쇄하는 함수가 있다고 상상해 보세요. 실행 전후에 메시지를 기록하려면 어떻게 해야 합니까? 함수를 다시 작성하는 대신 데코레이터를 사용하여 해당 기능을 추가합니다.
간단한 예
다음은 간단한 예입니다.
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()
그리고 출력은?
Starting the function... Hello, world! Function has ended!
무너뜨리기
한 줄씩 살펴보겠습니다.
1.** def my_ decorator(func)**: 데코레이터 함수입니다. 입력으로 다른 함수(func)를 사용합니다.
2.def Wrapper(): 데코레이터 내에서 몇 가지 추가 동작을 추가하는 래퍼라는 새 함수를 정의합니다.
func(): 원래 함수(say_hello)를 호출합니다.
@my_ decorator: @ 기호는 함수에 데코레이터를 적용하는 약칭입니다. 글쓰기와 같습니다:
say_hello = 내_장식자(say_hello)
데코레이터가 왜 유용한가요?
실제 시나리오를 살펴보겠습니다. 함수가 호출될 때마다 로그를 기록한다고 가정해 보겠습니다. 이를 위한 데코레이터를 작성할 수 있습니다:
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))
이 결과는 다음과 같습니다.
Calling add... 8
간단하지 않나요? 모든 함수에 인쇄 문을 수동으로 추가하는 대신 데코레이터 하나만 사용하면 됩니다.
실제 사용 사례
실용적이고 일상적인 코딩 시나리오에서 데코레이터가 작업할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.
1. 함수가 수행하는 모든 작업을 기록합니다
귀하의 기능이 정확히 무엇인지, 또는 어떤 데이터를 처리하는지 궁금하신가요? 데코레이터를 사용하면 함수가 호출될 때마다 어떤 입력을 받고 무엇을 반환하는지 자동으로 기록할 수 있습니다.
예: 앱을 구축 중이며 특정 기능이 몇 번이나 사용되는지 추적하려고 합니다. 데코레이터는 함수 자체를 복잡하게 하지 않고도 각 호출을 기록할 수 있습니다.
2. 속도 측정 기능
기능을 실행하는 데 얼마나 걸리나요? 프로그램 속도가 느려지나요? 각각의 타이밍을 수동으로 측정하는 대신 데코레이터가 함수의 실행 시간을 자동으로 측정할 수 있습니다.
예: 데이터 처리 스크립트를 최적화하고 병목 현상을 찾고 싶습니다. 데코레이터는 프로세스의 각 부분에 걸리는 시간을 알려줄 수 있습니다.
3. 사용자 액세스 관리
앱이나 웹사이트를 구축하는 경우 관리자나 로그인한 사용자 등 특정 사용자에게 특정 기능을 제한해야 할 때가 있습니다. 데코레이터는 이러한 검사를 원활하게 처리할 수 있습니다.
**
예: **사용자가 관리 대시보드에 액세스하려고 하면 데코레이터는 사용자를 허용하기 전에 올바른 권한이 있는지 확인할 수 있습니다.
4. 쉽게 반복 작업
일부 기능은 데이터베이스에 데이터를 저장하거나 알림을 보내는 등 프로그램의 여러 부분에서 동일한 작업을 수행합니다. 데코레이터는 이러한 작업이 최소한의 반복으로 균일하게 처리되도록 할 수 있습니다.
예:데이터베이스의 여러 테이블에 데이터를 저장한다고 가정해 보세요. 데코레이터는 모든 저장 작업에 일관성과 오류 처리를 추가할 수 있습니다.
마지막 한 가지
데코레이터가 여전히 다소 까다롭다고 느껴지더라도 걱정하지 마세요! Python의 다른 모든 것과 마찬가지로 연습이 완벽해집니다. 작게 시작하여 몇 가지 데코레이터를 작성해 보면 곧 전문가처럼 사용할 수 있게 될 것입니다.
데코레이터에 대해 어떻게 생각하시나요? 댓글로 알려주시기 바랍니다. 아니면 더 자세히 설명하고 싶은 다른 Python 개념이 무엇인지 알려주세요!
지금은 그게 다입니다. 계속해서 몇 가지 함수를 래핑하여 Python 코드를 빛나게 만드세요!
즐거운 코딩하세요!
내 인터넷 구석의 모든 좋은 기운을 당신의 인터넷 구석으로 보내드립니다!
위 내용은 Python 데코레이터: 더욱 깔끔한 코드를 위한 비밀 소스!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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