Get started learning Python with DataCamp's free Intro to Python tutorial. Learn Data Science by completing interactive coding challenges and watching videos by expert instructors. Start Now!
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join 11 million other learners and get started learning Python for data science today!
Good news! You can save 25% off your Datacamp annual subscription with the code LEARNPYTHON23ALE25 - Click here to redeem your discount
Декоратори
Декораторите ви позволяват да правите прости модификации на обекти, които могат да бъдат извиквани, като функции, методи или класове. В този урок ще се занимаваме с функции. Синтаксисът
@decorator
def functions(arg):
return "value"
Е еквивалентен на:
def function(arg):
return "value"
function = decorator(function) # това предава функцията на декоратора и я пренасочва към функцията
Както може би сте забелязали, декораторът е просто друга функция, която приема функции и връща такива. Например, можете да направите това:
def repeater(old_function):
def new_function(*args, **kwds): # Вижте learnpython.org/en/Multiple%20Function%20Arguments за това как работят *args и **kwds
old_function(*args, **kwds) # изпълняваме старата функция
old_function(*args, **kwds) # изпълняваме я два пъти
return new_function # трябва да върнем new_function, иначе няма да я пренасочим към стойността
Това би направило функцията да се повтори два пъти.
>>> @repeater
def multiply(num1, num2):
print(num1 * num2)
>>> multiply(2, 3)
6
6
Можете също така да промените изхода
def double_out(old_function):
def new_function(*args, **kwds):
return 2 * old_function(*args, **kwds) # модифицираме стойността на връщане
return new_function
променете входа
def double_Ii(old_function):
def new_function(arg): # работи само ако старата функция има един аргумент
return old_function(arg * 2) # модифицираме предадения аргумент
return new_function
и направете проверка.
def check(old_function):
def new_function(arg):
if arg < 0: raise (ValueError, "Negative Argument") # Това предизвиква грешка, което е по-добре, отколкото да прави грешното нещо
old_function(arg)
return new_function
Да кажем, че искате да умножите изхода по променлива сума. Може да дефинирате декоратора и да го използвате по следния начин:
def multiply(multiplier):
def multiply_generator(old_function):
def new_function(*args, **kwds):
return multiplier * old_function(*args, **kwds)
return new_function
return multiply_generator # връща новия генератор
# Използване
@multiply(3) # multiply не е генератор, но multiply(3) е
def return_num(num):
return num
# Сега return_num е декориран и пренасочен в себе си
return_num(5) # трябва да върне 15
Можете да правите всичко, което искате със старата функция, дори напълно да я игнорирате! Напредналите декоратори могат също така да манипулират документацията и броя на аргументите. За някои интересни декоратори, отидете на http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary.
Exercise-------- Направете фабрика за декоратори, която връща декоратор, който декорира функции с един аргумент. Фабриката трябва да приема един аргумент, тип, и след това да връща декоратор, който прави функцията да проверява дали входът е от правилния тип. Ако е грешен, трябва да изведе "Bad Type" (в действителност би трябвало да предизвика грешка, но предизвикване на грешки не е в този урок). Вижте кода в урока и очаквания изход, ако се объркате (знам, че и аз бих се объркал). Използването на isinstance(object, type_of_object) или type(object) може да помогне.
def type_check(correct_type):
#put code here
@type_check(int)
def times2(num):
return num*2
print(times2(2))
times2('Not A Number')
@type_check(str)
def first_letter(word):
return word[0]
print(first_letter('Hello World'))
first_letter(['Not', 'A', 'String'])
def type_check(correct_type):
def check(old_function):
def new_function(arg):
if (isinstance(arg, correct_type)):
return old_function(arg)
else:
print("Bad Type")
return new_function
return check
@type_check(int)
def times2(num):
return num*2
print(times2(2))
times2('Not A Number')
@type_check(str)
def first_letter(word):
return word[0]
print(first_letter('Hello World'))
first_letter(['Not', 'A', 'String'])
test_output_contains("4")
test_output_contains("Bad Type")
test_output_contains("H")
test_output_contains("Bad Type")
success_msg("Good job!")
This site is generously supported by DataCamp. DataCamp offers online interactive Python Tutorials for Data Science. Join over a million other learners and get started learning Python for data science today!