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

Dekorator


Decorator memungkinkan Anda untuk melakukan modifikasi sederhana pada objek yang dapat dipanggil seperti fungsi, metode, atau kelas. Kita akan membahas fungsi untuk tutorial ini. Sintaksnya

@decorator
def functions(arg):
    return "value"

Setara dengan:

def function(arg):
    return "value"
function = decorator(function) # ini mengoper fungsi ke decorator, dan menetapkan ulang ke fungsi tersebut

Seperti yang mungkin Anda lihat, sebuah decorator hanyalah fungsi lain yang menerima fungsi dan mengembalikannya. Misalnya Anda bisa melakukan ini:

def repeater(old_function):
    def new_function(*args, **kwds): # Lihat learnpython.org/en/Multiple%20Function%20Arguments untuk cara kerja *args dan **kwds
        old_function(*args, **kwds) # kita menjalankan fungsi lama
        old_function(*args, **kwds) # kita melakukannya dua kali
    return new_function # kita harus mengembalikan new_function, atau itu tidak akan menetapkannya ke nilai tersebut

Ini akan membuat fungsi mengulang dua kali.

>>> @repeater
def multiply(num1, num2):
    print(num1 * num2)

>>> multiply(2, 3)
6
6

Anda juga bisa membuatnya mengubah output

def double_out(old_function):
    def new_function(*args, **kwds):
        return 2 * old_function(*args, **kwds) # memodifikasi nilai yang dikembalikan
    return new_function

mengubah input

def double_Ii(old_function):
    def new_function(arg): # hanya bekerja jika fungsi lama memiliki satu argumen
        return old_function(arg * 2) # memodifikasi argumen yang diberikan
    return new_function

dan melakukan pengecekan.

def check(old_function):
    def new_function(arg):
        if arg < 0: raise (ValueError, "Negative Argument") # Ini menyebabkan error, yang lebih baik daripada melakukan hal yang salah
        old_function(arg)
    return new_function

Misalkan Anda ingin mengalikan output dengan jumlah variabel tertentu. Anda bisa mendefinisikan decorator dan menggunakannya sebagai berikut:

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 # ini mengembalikan generator baru

# Penggunaan
@multiply(3) # multiply bukan generator, tetapi multiply(3) adalah
def return_num(num):
    return num

# Sekarang return_num didekorasi dan diterapkan kembali ke dirinya sendiri
return_num(5) # seharusnya mengembalikan 15

Anda bisa melakukan apa saja yang Anda inginkan dengan fungsi lama, bahkan mengabaikannya sepenuhnya! Decorator tingkat lanjut juga dapat memanipulasi string dokumentasi dan jumlah argumen. Untuk beberapa decorator keren, kunjungi http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary.

Exercise

Buatlah pabrik decorator yang mengembalikan decorator yang mendekorasi fungsi dengan satu argumen. Pabrik tersebut harus menerima satu argumen, jenis, dan kemudian mengembalikan decorator yang membuat fungsi harus memeriksa apakah input adalah tipe yang benar. Jika salah, seharusnya mencetak("Bad Type") (Pada kenyataannya, seharusnya menimbulkan kesalahan, tetapi penanganan kesalahan tidak dibahas dalam tutorial ini). Melihat kode tutorial dan output yang diharapkan mungkin dapat membantu jika Anda bingung (Saya pun akan bingung). Menggunakan isinstance(object, type_of_object) atau type(object) mungkin membantu.

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!

Previous Tutorial Next Tutorial Take the Test
Copyright © learnpython.org. Read our Terms of Use and Privacy Policy