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
Koristimet
Decoratorit mahdollistavat yksinkertaisten muutosten tekemisen kutsuttaviin objekteihin kuten funktiot, metodit tai luokat. Tässä opetusohjelmassa käsitellään funktioita. Syntaksi
@decorator
def functions(arg):
return "value"
On vastaava kuin:
def function(arg):
return "value"
function = decorator(function) # tämä välittää funktion decoratorille, ja määrittää sen uudelleen function-muuttujaan
Kuten olet saattanut huomata, decorator on vain toinen funktio, joka ottaa funktion ja palauttaa sen. Voisit esimerkiksi tehdä näin:
def repeater(old_function):
def new_function(*args, **kwds): # Katso learnpython.org/en/Multiple%20Function%20Arguments kuinka *args ja **kwds toimii
old_function(*args, **kwds) # suoritetaan vanha funktio
old_function(*args, **kwds) # tehdään se kahdesti
return new_function # meidän täytyy palauttaa new_function, tai se ei määritä uudelleen arvoa
Tämä saisi funktion toistumaan kahdesti.
>>> @repeater
def multiply(num1, num2):
print(num1 * num2)
>>> multiply(2, 3)
6
6
Voit myös muuttaa paluuarvoa
def double_out(old_function):
def new_function(*args, **kwds):
return 2 * old_function(*args, **kwds) # muokkaa paluuarvoa
return new_function
muuttaa syötettä
def double_Ii(old_function):
def new_function(arg): # toimii vain, jos vanhassa funktiossa on yksi argumentti
return old_function(arg * 2) # muokkaa välitettyä argumenttia
return new_function
ja tehdä tarkistuksia.
def check(old_function):
def new_function(arg):
if arg < 0: raise (ValueError, "Negative Argument") # Tämä aiheuttaa virheen, mikä on parempi kuin virheellinen toiminta
old_function(arg)
return new_function
Oletetaan, että haluat kertoa tuloksen muuttujan määrällä. Voisit määritellä decoratorin ja käyttää sitä seuraavasti:
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 # palauttaa uuden generaattorin
# Käyttö
@multiply(3) # multiply ei ole generaattori, mutta multiply(3) on
def return_num(num):
return num
# Nyt return_num on koristeltu ja määritetty uudelleen itseensä
return_num(5) # pitäisi palauttaa 15
Voit tehdä mitä tahansa vanhalla funktiolla, jopa täysin sivuuttaa sen! Kehittyneet decoratorit voivat myös muokata dokumenttijonoa ja argumenttien määrää. Joihinkin hienoihin decoratoreihin voi tutustua osoitteessa http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary.
Harjoitus
Tee decorator-tehdas, joka palauttaa decoratorin, joka koristelee funktioita yhdellä argumentilla. Tehtaan tulisi ottaa yksi argumentti, datatyyppi, ja sitten palauttaa decorator, joka tarkistaa, että syöte on oikea tyyppi. Jos se on väärin, se tulostaa "Bad Type" (Todellisuudessa sen tulisi nostaa virhe, mutta virheiden nostamista ei käsitellä tässä opetusohjelmassa). Katso opetusohjelman koodi ja odotettu tulos, jos olet hämmentynyt (minä olisin). Voit käyttää isinstance(object, type_of_object) tai type(object) apuna.
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!