Python での関数デコレータの作成とチェーン

デコレータを使用した Python 関数の拡張

Python では、デコレータは関数やメソッドの動作を変更するための強力なツールです。これにより、開発者は既存の関数の周りに追加の機能をクリーンで読みやすい方法でラップすることができます。デコレータの作成方法とチェーン方法を理解することで、コードのモジュール性と可読性を大幅に向上させることができます。

この記事では、2 つの特定のデコレーターを作成するプロセスについて説明します。1 つはテキストを太字にするもの、もう 1 つはテキストを斜体にするものです。また、これらのデコレータをチェーンして目的の出力を実現する方法も示します。このチュートリアルを終えると、単純な関数を呼び出して、太字と斜体の両方の HTML タグを含む書式設定された文字列を受け取ることができるようになります。

Python 関数デコレータを理解する

提供されているスクリプトは、Python で関数デコレータを作成およびチェーンして関数の動作を変更する方法を示しています。 Python のデコレータは次のように定義されます。 def キーワードを使用して、別の関数を引数として受け取り、新しい関数を返す関数を作成します。の make_bold デコレーターは、f-string フォーマットを使用して HTML の太字タグで装飾した関数の結果をラップします。 f"<b>{func()}</b>"。同様に、 make_italic デコレータは結果を斜体のタグでラップします。 f"<i>{func()}</i>"。これらのデコレータが関数に適用されると、 @decorator_name 構文では、それぞれの HTML タグを追加して関数の出力を変更します。

2 番目のスクリプトでは、高次関数を作成することで、より汎用性の高いアプローチを導入しています。 add_html_tag、指定された HTML タグのデコレータを生成します。この関数は HTML タグを引数として受け取り、関数の出力を指定されたタグでラップするデコレータを返します。 f"<{tag}>{func()}</{tag}>"。を使用することで @add_html_tag("b") そして @add_html_tag("i")、これらのデコレータをチェーンして、の出力をラップすることができます。 say_hello 太字タグと斜体のタグの両方で機能し、目的の「」が得られます。こんにちはこれらの例は、クリーンで再利用可能な方法で関数の動作を強化およびカスタマイズする際の Python デコレーターの能力と柔軟性を示しています。

def make_bold(func):
    def wrapper():
        return f"<b>{func()}</b>"
    return wrapper

def make_italic(func):
    def wrapper():
        return f"<i>{func()}</i>"
    return wrapper

@make_bold
@make_italic
def say():
    return "Hello"

print(say())

def add_html_tag(tag):
    def decorator(func):
        def wrapper():
            return f"<{tag}>{func()}</{tag}>"
        return wrapper
    return decorator

@add_html_tag("b")
@add_html_tag("i")
def say_hello():
    return "Hello"

print(say_hello())

高度な Python デコレータ テクニック

Python デコレーターは、単純な関数の変更を超えて、コードの再利用性と保守性を強化する強力な方法を提供します。高度な使用例の 1 つはパラメータ化されたデコレータです。これにより、デコレータは引数を受け入れることができます。このテクニックは次の図で説明されました。 add_html_tag 前の例のデコレータ。他のデコレータを生成するデコレータを定義することで、柔軟性が高く再利用可能なコード構造を作成できます。パラメータ化されたデコレータを使用すると、パラメータをデコレータ自体に渡すことができるため、関数の動作を動的かつコンテキスト固有に変更できます。

デコレータのもう 1 つの重要な側面は、関数のメタデータを維持できることです。関数がデコレーターによってラップされると、名前や docstring などのメタデータが失われる可能性があります。このメタデータを保存するには、Python の functools.wraps デコレータ内で使用されます。申請することで @functools.wraps ラッパー関数に元の関数のメタデータがコピーされるため、ドキュメント ジェネレーターなど、このメタデータに依存するツールが引き続き正しく動作することが保証されます。さらに、デコレータは、次のように積み重ねることができます。 @make_bold そして @make_italic 例を使用して、複数の層の動作変更をクリーンで読みやすい方法で適用します。