Tworzenie i łączenie dekoratorów funkcji w Pythonie

Udoskonalanie funkcji Pythona za pomocą dekoratorów

W Pythonie dekoratory są potężnym narzędziem do modyfikowania zachowania funkcji lub metod. Umożliwiają programistom owinięcie dodatkowej funkcjonalności wokół istniejącej funkcji w czysty i czytelny sposób. Rozumiejąc, jak tworzyć i łączyć dekoratory, możesz znacznie zwiększyć modułowość i czytelność swojego kodu.

Ten artykuł poprowadzi Cię przez proces tworzenia dwóch konkretnych dekoratorów: jednego do pogrubienia tekstu i drugiego do pochylenia tekstu. Pokażemy również, jak połączyć te dekoratory w łańcuch, aby uzyskać pożądany efekt. Pod koniec tego samouczka będziesz mógł wywołać prostą funkcję i otrzymać sformatowany ciąg znaków ze znacznikami HTML pogrubionymi i pochylonymi.

Zrozumienie dekoratorów funkcji Pythona

Dostarczone skrypty pokazują, jak tworzyć i łączyć dekoratory funkcji w Pythonie, aby modyfikować zachowanie funkcji. Dekorator w Pythonie definiuje się za pomocą def słowo kluczowe, aby utworzyć funkcję, która przyjmuje inną funkcję jako argument i zwraca nową funkcję. The make_bold dekorator otacza wynik funkcji, którą dekoruje, pogrubionymi znacznikami HTML, używając formatowania f-string: f"<b>{func()}</b>". Podobnie, make_italic dekorator zawija wynik kursywą: f"<i>{func()}</i>". Gdy te dekoratory zostaną zastosowane do funkcji przy użyciu metody @decorator_name składni, modyfikują dane wyjściowe funkcji, dodając odpowiednie znaczniki HTML.

Drugi skrypt wprowadza bardziej wszechstronne podejście, tworząc funkcję wyższego rzędu, add_html_tag, który generuje dekoratory dla dowolnego określonego tagu HTML. Ta funkcja przyjmuje jako argument znacznik HTML i zwraca dekorator, który otacza dane wyjściowe funkcji określonym znacznikiem: f"<{tag}>{func()}</{tag}>". Używając @add_html_tag("b") I @add_html_tag("i"), możemy połączyć te dekoratory w łańcuch, aby zawinąć wynik pliku say_hello działają zarówno w tagach pogrubionych, jak i kursywnych, co daje pożądany „Cześć„. Te przykłady ilustrują siłę i elastyczność dekoratorów Pythona w ulepszaniu i dostosowywaniu zachowania funkcji w sposób przejrzysty i nadający się do ponownego użycia.

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())

Zaawansowane techniki dekoratora Pythona

Poza prostą modyfikacją funkcji dekoratory Pythona oferują skuteczny sposób na zwiększenie możliwości ponownego użycia i konserwacji kodu. Jednym z zaawansowanych przypadków użycia są sparametryzowane dekoratory, które pozwalają dekoratorom akceptować argumenty. Technikę tę zilustrowano za pomocą add_html_tag dekorator w poprzednich przykładach. Definiując dekorator, który generuje inne dekoratory, możemy stworzyć bardzo elastyczne struktury kodu nadające się do ponownego użycia. Sparametryzowane dekoratory umożliwiają przekazywanie parametrów do samego dekoratora, co pozwala na dynamiczne i zależne od kontekstu modyfikacje zachowania funkcji.

Innym ważnym aspektem dekoratorów jest ich zdolność do utrzymywania metadanych funkcji. Gdy funkcja jest opakowana przez dekorator, jej metadane, takie jak nazwa i dokumentacja, mogą zostać utracone. Aby zachować te metadane, Python functools.wraps jest używany w dekoratorze. Poprzez zastosowanie @functools.wraps do funkcji wrappera kopiowane są metadane oryginalnej funkcji, dzięki czemu narzędzia korzystające z tych metadanych, takie jak generatory dokumentacji, będą nadal działać poprawnie. Dodatkowo dekoratory można układać w stosy, jak pokazano na rysunku @make_bold I @make_italic przykłady, aby zastosować wiele warstw modyfikacji zachowania w czysty i czytelny sposób.