டெக்கரேட்டர் பேட்டர்ன் செயல்படுத்தல்: பைத்தானில் ஃபங்ஷன் ராப்பிங் மற்றும் மெட்டாடேட்டா பாதுகாத்தல் ஒப்பீடு

டெக்கரேட்டர் பேட்டர்ன் என்பது ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் நேர்த்தியான டிசைன் பேட்டர்ன் ஆகும். இது ஏற்கெனவே உள்ள ஒரு பொருள் அல்லது ஃபங்ஷனின் அசல் கட்டமைப்பை மாற்றாமல், அதற்கு மாறும் வகையில் புதிய செயல்பாடுகளைச் சேர்க்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. பைத்தானில், டெக்கரேட்டர்கள் இந்த பேட்டர்னை செயல்படுத்துவதை மிகவும் எளிதாக்கும் ஒரு தொடரியல் சர்க்கரை (syntactic sugar) ஆகும். இருப்பினும், டெவலப்பர்கள், குறிப்பாக பைத்தான் அல்லது டிசைன் பேட்டர்ன்களுக்குப் புதியவர்கள், ஒரு ஃபங்ஷனை வெறுமனே ராப் செய்வதற்கும் அதன் அசல் மெட்டாடேட்டாவைப் பாதுகாப்பதற்கும் உள்ள நுட்பமான ஆனால் முக்கியமான வேறுபாட்டைப் புரிந்துகொள்வதில் அடிக்கடி தவறிவிடுகிறார்கள்.

இந்த விரிவான வழிகாட்டி பைத்தான் டெக்கரேட்டர்களின் அடிப்படைக் கருத்துக்களை ஆராய்ந்து, அடிப்படை ஃபங்ஷன் ராப்பிங்கின் தனித்துவமான அணுகுமுறைகளையும், மெட்டாடேட்டாவைப் பாதுகாக்கும் சிறந்த முறையையும் எடுத்துக்காட்டும். குறிப்பாக கூட்டு மற்றும் உலகளாவிய மேம்பாட்டுச் சூழல்களில், வலுவான, சோதிக்கக்கூடிய மற்றும் பராமரிக்கக்கூடிய குறியீட்டிற்கு மெட்டாடேட்டா பாதுகாப்பு ஏன் அவசியம் என்பதை நாங்கள் ஆராய்வோம்.

பைத்தானில் டெக்கரேட்டர் பேட்டர்னைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

சுருக்கமாக, பைத்தானில் ஒரு டெக்கரேட்டர் என்பது மற்றொரு ஃபங்ஷனை ஒரு ஆர்குமென்டாக எடுத்து, சில செயல்பாடுகளைச் சேர்த்து, பின்னர் மற்றொரு ஃபங்ஷனைத் திருப்பித் தரும் ஒரு ஃபங்ஷன் ஆகும். இந்தத் திருப்பியனுப்பப்படும் ஃபங்ஷன் பெரும்பாலும் மாற்றியமைக்கப்பட்ட அல்லது விரிவாக்கப்பட்ட அசல் ஃபங்ஷனாக இருக்கலாம், அல்லது அது அசல் ஃபங்ஷனை அழைக்கும் முற்றிலும் புதிய ஃபங்ஷனாகவும் இருக்கலாம்.

ஒரு பைத்தான் டெக்கரேட்டரின் அடிப்படை கட்டமைப்பு

ஒரு அடிப்படை எடுத்துக்காட்டுடன் ஆரம்பிக்கலாம். ஒரு ஃபங்ஷன் எப்போது அழைக்கப்படுகிறது என்பதை நாம் பதிவு செய்ய விரும்புகிறோம் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். ஒரு எளிய டெக்கரேட்டர் இதைச் செய்ய முடியும்:

            def simple_logger_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function: {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Finished calling function: {func.__name__}")
        return result
    return wrapper

@simple_logger_decorator
def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த குறியீட்டை இயக்கும்போது, வெளியீடு இப்படி இருக்கும்:

            
Calling function: greet
Hello, Alice!
Finished calling function: greet

            

              
                Copy
              
            
          

இது பதிவு செய்வதற்குச் சரியாக வேலை செய்கிறது. @simple_logger_decorator தொடரியல் greet = simple_logger_decorator(greet) என்பதற்கான சுருக்கமாகும். wrapper ஃபங்ஷன் அசல் greet ஃபங்ஷனுக்கு முன்னும் பின்னும் செயல்படுத்தப்பட்டு, விரும்பிய பக்க விளைவை அடைகிறது.

அடிப்படை ஃபங்ஷன் ராப்பிங்கில் உள்ள சிக்கல்

simple_logger_decorator அதன் முக்கிய செயல்பாட்டை விளக்கினாலும், அதில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க குறைபாடு உள்ளது: அது அசல் ஃபங்ஷனின் மெட்டாடேட்டாவை இழக்கிறது. மெட்டாடேட்டா என்பது ஃபங்ஷனைப் பற்றிய தகவல்களைக் குறிக்கிறது, அதாவது அதன் பெயர், டாக்ஸ்ட்ரிங் மற்றும் அனோடேஷன்கள்.

டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட greet ஃபங்ஷனின் மெட்டாடேட்டாவை ஆய்வு செய்வோம்:

            print(f"Function name: {greet.__name__}")
print(f"Docstring: {greet.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

@simple_logger_decorator ஐப் பயன்படுத்திய பிறகு இந்தக் குறியீட்டை இயக்கினால் இது கிடைக்கும்:

            
Function name: wrapper
Docstring: None

            

              
                Copy
              
            
          

நீங்கள் பார்ப்பது போல், ஃபங்ஷனின் பெயர் இப்போது 'wrapper' ஆகவும், டாக்ஸ்ட்ரிங் None ஆகவும் உள்ளது. ஏனென்றால், டெக்கரேட்டர் wrapper ஃபங்ஷனைத் திருப்பித் தருகிறது, மேலும் பைத்தானின் உள்நோக்கக் கருவிகள் இப்போது wrapper ஃபங்ஷனை உண்மையான டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட ஃபங்ஷனாகப் பார்க்கின்றன, அசல் greet ஃபங்ஷனாக அல்ல.

மெட்டாடேட்டா பாதுகாப்பு ஏன் முக்கியமானது

ஃபங்ஷன் மெட்டாடேட்டாவை இழப்பது பல சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும், குறிப்பாக பெரிய திட்டங்கள் மற்றும் பலதரப்பட்ட குழுக்களில்:

• பிழைத்திருத்த சிரமங்கள்: பிழைத்திருத்தத்தின் போது, ஸ்டாக் ட்ரேஸ்களில் தவறான ஃபங்ஷன் பெயர்களைக் காண்பது மிகவும் குழப்பமாக இருக்கும். ஒரு பிழையின் சரியான இடத்தைக் கண்டறிவது கடினமாகிறது.
• குறைக்கப்பட்ட உள்நோக்கம்: ஃபங்ஷன் மெட்டாடேட்டாவைச் சார்ந்திருக்கும் கருவிகள், ஆவணப்படுத்தல் ஜெனரேட்டர்கள் (ஸ்பிங்க்ஸ் போன்றவை), லின்டர்கள் மற்றும் IDEகள், உங்கள் டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட ஃபங்ஷன்களைப் பற்றி துல்லியமான தகவல்களை வழங்க முடியாது.
• சோதனையில் குறைபாடு: யூனிட் சோதனைகள் ஃபங்ஷன் பெயர்கள் அல்லது டாக்ஸ்ட்ரிங்குகள் பற்றிய அனுமானங்களைச் செய்தால் அவை தோல்வியடையக்கூடும்.
• குறியீடு வாசிப்புத்திறன் மற்றும் பராமரிப்புத்திறன்: குறியீட்டைப் புரிந்துகொள்ள தெளிவான, விளக்கமான ஃபங்ஷன் பெயர்கள் மற்றும் டாக்ஸ்ட்ரிங்குகள் இன்றியமையாதவை. அவற்றை இழப்பது ஒத்துழைப்பு மற்றும் நீண்ட காலப் பராமரிப்பைத் தடுக்கிறது.
• கட்டமைப்பு இணக்கத்தன்மை: பல பைத்தான் கட்டமைப்புகள் மற்றும் நூலகங்கள் சில மெட்டாடேட்டாக்கள் இருக்க வேண்டும் என்று எதிர்பார்க்கின்றன. இந்த மெட்டாடேட்டாவின் இழப்பு எதிர்பாராத நடத்தை அல்லது வெளிப்படையான தோல்விகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

ஒரு சிக்கலான பயன்பாட்டில் பணிபுரியும் உலகளாவிய மென்பொருள் மேம்பாட்டுக் குழுவைக் கவனியுங்கள். டெக்கரேட்டர்கள் அத்தியாவசிய ஃபங்ஷன் பெயர்களையும் விளக்கங்களையும் அகற்றினால், வெவ்வேறு கலாச்சார மற்றும் மொழியியல் பின்னணியைச் சேர்ந்த டெவலப்பர்கள் குறியீட்டுத் தளத்தைப் புரிந்துகொள்ள சிரமப்படலாம், இது தவறான புரிதல்களுக்கும் பிழைகளுக்கும் வழிவகுக்கும். தெளிவான, பாதுகாக்கப்பட்ட மெட்டாடேட்டா, குறியீட்டின் நோக்கம் அனைவருக்கும் தெளிவாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது, அவர்களின் இருப்பிடம் அல்லது குறிப்பிட்ட மாட்யூல்களுடனான முந்தைய அனுபவத்தைப் பொருட்படுத்தாமல்.

functools.wraps உடன் மெட்டாடேட்டா பாதுகாப்பு

அதிர்ஷ்டவசமாக, பைத்தானின் நிலையான நூலகம் இந்தப் பிரச்சனைக்கு ஒரு உள்ளமைக்கப்பட்ட தீர்வை வழங்குகிறது: functools.wraps டெக்கரேட்டர். இந்த டெக்கரேட்டர் குறிப்பாக டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட ஃபங்ஷனின் மெட்டாடேட்டாவைப் பாதுகாக்க மற்ற டெக்கரேட்டர்களுக்குள் பயன்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.

functools.wraps எப்படி வேலை செய்கிறது

உங்கள் wrapper ஃபங்ஷனில் @functools.wraps(func) ஐப் பயன்படுத்தும்போது, அது பெயர், டாக்ஸ்ட்ரிங், அனோடேஷன்கள் மற்றும் பிற முக்கியமான பண்புகளை அசல் ஃபங்ஷனிலிருந்து (func) ராப்பர் ஃபங்ஷனுக்கு நகலெடுக்கிறது. இது ராப்பர் ஃபங்ஷனை வெளி உலகிற்கு அசல் ஃபங்ஷனைப் போலவே தோற்றமளிக்கச் செய்கிறது.

functools.wraps ஐப் பயன்படுத்த நமது simple_logger_decorator ஐ மீண்டும் மாற்றி அமைப்போம்:

            import functools

def preserved_logger_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function: {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Finished calling function: {func.__name__}")
        return result
    return wrapper

@preserved_logger_decorator
def greet_with_preservation(name):
    """Greets a person by name."""
    return f"Hello, {name}!"

print(greet_with_preservation("Bob"))

print(f"Function name: {greet_with_preservation.__name__}")
print(f"Docstring: {greet_with_preservation.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

இப்போது, இந்த மேம்படுத்தப்பட்ட டெக்கரேட்டரைப் பயன்படுத்திய பிறகு வெளியீட்டைப் பார்ப்போம்:

            
Calling function: greet_with_preservation
Hello, Bob!
Finished calling function: greet_with_preservation
Function name: greet_with_preservation
Docstring: Greets a person by name.

            

              
                Copy
              
            
          

நீங்கள் பார்ப்பது போல், ஃபங்ஷன் பெயர் மற்றும் டாக்ஸ்ட்ரிங் சரியாகப் பாதுகாக்கப்பட்டுள்ளன! இது நமது டெக்கரேட்டர்களை மிகவும் தொழில்முறை மற்றும் பயன்படுத்தக்கூடியதாக மாற்றும் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றம்.

நடைமுறைப் பயன்பாடுகள் மற்றும் மேம்பட்ட காட்சிகள்

டெக்கரேட்டர் பேட்டர்ன், குறிப்பாக மெட்டாடேட்டா பாதுகாப்புடன், பைத்தான் மேம்பாட்டில் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. உலகளாவிய டெவலப்பர் சமூகத்திற்குப் பொருத்தமான பல்வேறு சூழல்களில் அதன் பயன்பாட்டை எடுத்துக்காட்டும் சில நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகளை ஆராய்வோம்.

1. அணுகல் கட்டுப்பாடு மற்றும் அனுமதிகள்

இணைய கட்டமைப்புகள் அல்லது API மேம்பாட்டில், பயனர் பாத்திரங்கள் அல்லது அனுமதிகளின் அடிப்படையில் சில ஃபங்ஷன்களுக்கான அணுகலைக் கட்டுப்படுத்த வேண்டியிருக்கும். ஒரு டெக்கரேட்டர் இந்த தர்க்கத்தை சுத்தமாகக் கையாள முடியும்.

            import functools

def requires_admin_role(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        current_user = kwargs.get('user') # Assuming user info is passed as a keyword argument
        if current_user and current_user.role == 'admin':
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            return "Access Denied: Administrator role required."
    return wrapper

class User:
    def __init__(self, name, role):
        self.name = name
        self.role = role

@requires_admin_role
def delete_user(user_id, user):
    return f"User {user_id} deleted by {user.name}."

admin_user = User("GlobalAdmin", "admin")
regular_user = User("RegularUser", "user")

# Example calls with metadata preserved
print(delete_user(101, user=admin_user))
print(delete_user(102, user=regular_user))

# Introspection of the decorated function
print(f"Decorated function name: {delete_user.__name__}")
print(f"Decorated function docstring: {delete_user.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

உலகளாவிய சூழல்: ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட அமைப்பில் அல்லது உலகெங்கிலும் உள்ள பயனர்களுக்கு சேவை செய்யும் ஒரு தளத்தில், அங்கீகரிக்கப்பட்ட பணியாளர்கள் மட்டுமே முக்கியமான செயல்பாடுகளை (பயனர் கணக்குகளை நீக்குவது போன்றவை) செய்ய முடியும் என்பதை உறுதி செய்வது மிக முக்கியம். @functools.wraps ஐப் பயன்படுத்துவது, API ஆவணங்களை உருவாக்க ஆவணப்படுத்தல் கருவிகள் பயன்படுத்தப்பட்டால், ஃபங்ஷன் பெயர்களும் விளக்கங்களும் துல்லியமாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. இது வெவ்வேறு நேர மண்டலங்களில் உள்ள மற்றும் வெவ்வேறு அணுகல் நிலைகளைக் கொண்ட டெவலப்பர்களுக்கு அமைப்பைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் ஒருங்கிணைப்பதற்கும் எளிதாக்குகிறது.

2. செயல்திறன் கண்காணிப்பு மற்றும் நேர அளவீடு

ஃபங்ஷன்களின் செயல்பாட்டு நேரத்தை அளவிடுவது செயல்திறன் மேம்படுத்தலுக்கு மிக முக்கியமானது. ஒரு டெக்கரேட்டர் இந்த செயல்முறையை தானியங்குபடுத்த முடியும்.

            import functools
import time

def timing_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Function '{func.__name__}' took {end_time - start_time:.4f} seconds to execute.")
        return result
    return wrapper

@timing_decorator
def complex_calculation(n):
    """Performs a computationally intensive task."""
    time.sleep(1) # Simulate work
    return sum(i*i for i in range(n))

result = complex_calculation(100000)
print(f"Calculation result: {result}")

print(f"Timing function name: {complex_calculation.__name__}")
print(f"Timing function docstring: {complex_calculation.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

உலகளாவிய சூழல்: வெவ்வேறு நெட்வொர்க் தாமதங்கள் அல்லது சர்வர் சுமை கொண்ட பல்வேறு பிராந்தியங்களில் உள்ள பயனர்களுக்காக குறியீட்டை மேம்படுத்தும்போது, துல்லியமான நேர அளவீடு மிக முக்கியமானது. இது போன்ற ஒரு டெக்கரேட்டர் டெவலப்பர்கள் முக்கிய தர்க்கத்தை சீர்குலைக்காமல் செயல்திறன் தடைகளை எளிதில் அடையாளம் காண அனுமதிக்கிறது. பாதுகாக்கப்பட்ட மெட்டாடேட்டா செயல்திறன் அறிக்கைகள் சரியான ஃபங்ஷன்களுக்கு தெளிவாகக் காரணம் கூறப்படுவதை உறுதி செய்கிறது, இது பரவலாக்கப்பட்ட குழுக்களில் உள்ள பொறியாளர்களுக்கு சிக்கல்களைத் திறமையாகக் கண்டறிந்து தீர்க்க உதவுகிறது.

3. முடிவுகளை கேச்சிங் செய்தல்

கணக்கீட்டு ரீதியாக செலவாகும் மற்றும் ஒரே ஆர்குமென்ட்களுடன் மீண்டும் மீண்டும் அழைக்கப்படும் ஃபங்ஷன்களுக்கு, கேச்சிங் செயல்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்த முடியும். பைத்தானின் functools.lru_cache ஒரு சிறந்த எடுத்துக்காட்டு, ஆனால் உங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு நீங்களே ஒன்றை உருவாக்கலாம்.

            import functools

def simple_cache_decorator(func):
    cache = {}
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # Create a cache key. For simplicity, only consider positional args.
        # A real-world cache would need more sophisticated key generation,
        # especially for kwargs and mutable types.
        key = args
        if key in cache:
            print(f"Cache hit for '{func.__name__}' with args {args}")
            return cache[key]
        else:
            print(f"Cache miss for '{func.__name__}' with args {args}")
            result = func(*args, **kwargs)
            cache[key] = result
            return result
    return wrapper

@simple_cache_decorator
def fibonacci(n):
    """Calculates the nth Fibonacci number recursively."""
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(f"Fibonacci(10): {fibonacci(10)}")
print(f"Fibonacci(10) again: {fibonacci(10)}") # This should be a cache hit

print(f"Fibonacci function name: {fibonacci.__name__}")
print(f"Fibonacci function docstring: {fibonacci.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

உலகளாவிய சூழல்: வெவ்வேறு கண்டங்களில் உள்ள பயனர்களுக்கு தரவை வழங்கக்கூடிய ஒரு உலகளாவிய பயன்பாட்டில், அடிக்கடி கோரப்படும் ஆனால் கணக்கீட்டு ரீதியாக செலவாகும் முடிவுகளை கேச்சிங் செய்வது சர்வர் சுமை மற்றும் மறுமொழி நேரங்களை வெகுவாகக் குறைக்கும். ஒரு தரவு பகுப்பாய்வு தளத்தை கற்பனை செய்து பாருங்கள்; சிக்கலான வினவல் முடிவுகளை கேச்சிங் செய்வது உலகெங்கிலும் உள்ள பயனர்களுக்கு நுண்ணறிவுகளை விரைவாக வழங்குவதை உறுதி செய்கிறது. டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட கேச்சிங் ஃபங்ஷனில் உள்ள பாதுகாக்கப்பட்ட மெட்டாடேட்டா எந்த கணக்கீடுகள் கேச் செய்யப்படுகின்றன மற்றும் ஏன் என்பதைப் புரிந்துகொள்ள உதவுகிறது.

4. உள்ளீட்டு சரிபார்ப்பு

ஃபங்ஷன் உள்ளீடுகள் சில நிபந்தனைகளைப் பூர்த்தி செய்வதை உறுதி செய்வது ஒரு பொதுவான தேவையாகும். ஒரு டெக்கரேட்டர் இந்த சரிபார்ப்பு தர்க்கத்தை மையப்படுத்த முடியும்.

            import functools

def validate_positive_integer(param_name):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            param_index = -1
            try:
                # Find the index of the parameter by name for positional arguments
                param_index = func.__code__.co_varnames.index(param_name)
                if param_index < len(args):
                    value = args[param_index]
                    if not isinstance(value, int) or value <= 0:
                        raise ValueError(f"'{param_name}' must be a positive integer.")
            except ValueError:
                # If not found as positional, check keyword arguments
                if param_name in kwargs:
                    value = kwargs[param_name]
                    if not isinstance(value, int) or value <= 0:
                        raise ValueError(f"'{param_name}' must be a positive integer.")
                else:
                    # Parameter not found, or it's optional and not provided
                    # Depending on requirements, you might want to raise an error here too
                    pass

            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@validate_positive_integer('count')
def process_items(items, count):
    """Processes a list of items a specified number of times."""
    print(f"Processing {len(items)} items, {count} times.")
    return len(items) * count

print(process_items(['a', 'b'], count=5))
try:
    process_items(['c'], count=-2)
except ValueError as e:
    print(e)
try:
    process_items(['d'], count='three')
except ValueError as e:
    print(e)

print(f"Validation function name: {process_items.__name__}")
print(f"Validation function docstring: {process_items.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

உலகளாவிய சூழல்: சர்வதேச தரவுத்தொகுப்புகள் அல்லது பயனர் உள்ளீடுகளைக் கையாளும் பயன்பாடுகளில், வலுவான சரிபார்ப்பு மிக முக்கியமானது. எடுத்துக்காட்டாக, அளவுகள், விலைகள் அல்லது அளவீடுகளுக்கான எண் உள்ளீடுகளைச் சரிபார்ப்பது வெவ்வேறு உள்ளூர்மயமாக்கல் அமைப்புகளில் தரவு ஒருமைப்பாட்டை உறுதி செய்கிறது. பாதுகாக்கப்பட்ட மெட்டாடேட்டாவுடன் ஒரு டெக்கரேட்டரைப் பயன்படுத்துவது என்பது ஃபங்ஷனின் நோக்கம் மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் ஆர்குமென்ட்கள் எப்போதும் தெளிவாக உள்ளன, இது உலகளவில் டெவலப்பர்கள் சரிபார்க்கப்பட்ட ஃபங்ஷன்களுக்கு தரவை சரியாக அனுப்புவதை எளிதாக்குகிறது, தரவு வகை அல்லது வரம்பு பொருந்தாதது தொடர்பான பொதுவான பிழைகளைத் தடுக்கிறது.

ஆர்குமென்ட்களுடன் டெக்கரேட்டர்களை உருவாக்குதல்

சில நேரங்களில், அதன் சொந்த ஆர்குமென்ட்களுடன் கட்டமைக்கக்கூடிய ஒரு டெக்கரேட்டர் உங்களுக்குத் தேவைப்படலாம். இது ஒரு கூடுதல் அடுக்கு ஃபங்ஷன் நெஸ்டிங் மூலம் அடையப்படுகிறது.

            import functools

def repeat(num_times):
    def decorator_repeat(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(num_times):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator_repeat

@repeat(num_times=3)
def say_hello(name):
    """Prints a greeting."""
    print(f"Hello, {name}!")

say_hello("World")

print(f"Repeat function name: {say_hello.__name__}")
print(f"Repeat function docstring: {say_hello.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

இந்த பேட்டர்ன் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப தனிப்பயனாக்கக்கூடிய மிகவும் நெகிழ்வான டெக்கரேட்டர்களை அனுமதிக்கிறது. @repeat(num_times=3) தொடரியல் say_hello = repeat(num_times=3)(say_hello) என்பதற்கான சுருக்கமாகும். வெளிப்புற ஃபங்ஷன் repeat டெக்கரேட்டரின் ஆர்குமென்ட்களை எடுத்து உண்மையான டெக்கரேட்டரை (decorator_repeat) திருப்பித் தருகிறது, அது பின்னர் பாதுகாக்கப்பட்ட மெட்டாடேட்டாவுடன் தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்துகிறது.

டெக்கரேட்டர் செயல்படுத்தலுக்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

உங்கள் டெக்கரேட்டர்கள் நன்கு செயல்படுவதையும், பராமரிக்கக்கூடியதாகவும், உலகளாவிய பார்வையாளர்களால் புரிந்துகொள்ளக்கூடியதாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்ய, இந்த சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றவும்:

• எப்போதும் @functools.wraps(func) ஐப் பயன்படுத்தவும்: மெட்டாடேட்டா இழப்பைத் தவிர்ப்பதற்கான மிக முக்கியமான நடைமுறை இதுவாகும். இது உள்நோக்கக் கருவிகள் மற்றும் பிற டெவலப்பர்கள் உங்கள் டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட ஃபங்ஷன்களைத் துல்லியமாகப் புரிந்துகொள்ள முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.
• பொசிஷனல் மற்றும் கீவேர்டு ஆர்குமென்ட்களைச் சரியாகக் கையாளவும்: டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட ஃபங்ஷன் எடுக்கக்கூடிய எந்த ஆர்குமென்ட்களையும் ஏற்க உங்கள் ராப்பர் ஃபங்ஷனில் *args மற்றும் **kwargs ஐப் பயன்படுத்தவும்.
• டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட ஃபங்ஷனின் முடிவைத் திருப்பித் தரவும்: உங்கள் ராப்பர் ஃபங்ஷன் அசல் டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட ஃபங்ஷனால் திருப்பியளிக்கப்பட்ட மதிப்பைத் திருப்பித் தருவதை உறுதிப்படுத்தவும்.
• டெக்கரேட்டர்களை ஒருமுகப்படுத்தவும்: ஒவ்வொரு டெக்கரேட்டரும் ஒரு தனி, நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட பணியைச் செய்ய வேண்டும் (எ.கா., பதிவு செய்தல், நேர அளவீடு, அங்கீகாரம்). பல டெக்கரேட்டர்களை இணைப்பது சாத்தியம் மற்றும் பெரும்பாலும் விரும்பத்தக்கது, ஆனால் தனிப்பட்ட டெக்கரேட்டர்கள் எளிமையாக இருக்க வேண்டும்.
• உங்கள் டெக்கரேட்டர்களை ஆவணப்படுத்தவும்: உங்கள் டெக்கரேட்டர்கள் என்ன செய்கின்றன, அவற்றின் ஆர்குமென்ட்கள் (ஏதேனும் இருந்தால்) மற்றும் எந்த பக்க விளைவுகளையும் விளக்கி தெளிவான டாக்ஸ்ட்ரிங்குகளை எழுதவும். இது உலகெங்கிலும் உள்ள டெவலப்பர்களுக்கு மிக முக்கியமானது.
• டெக்கரேட்டர்களுக்கான ஆர்குமென்ட் பாஸிங்கைக் கவனியுங்கள்: உங்கள் டெக்கரேட்டருக்கு கட்டமைப்பு தேவைப்பட்டால், repeat எடுத்துக்காட்டில் காட்டப்பட்டுள்ளபடி நெஸ்டட் டெக்கரேட்டர் பேட்டர்னை (டெக்கரேட்டர் ஃபேக்டரி) பயன்படுத்தவும்.
• உங்கள் டெக்கரேட்டர்களை முழுமையாகச் சோதிக்கவும்: உங்கள் டெக்கரேட்டர்களுக்கு யூனிட் சோதனைகளை எழுதவும், அவை பல்வேறு ஃபங்ஷன் கையொப்பங்களுடன் சரியாக வேலை செய்வதையும், மெட்டாடேட்டா பாதுகாக்கப்படுவதையும் உறுதிப்படுத்தவும்.
• டெக்கரேட்டர் வரிசையைக் கவனத்தில் கொள்ளவும்: பல டெக்கரேட்டர்களைப் பயன்படுத்தும்போது, அவற்றின் வரிசை முக்கியம். ஃபங்ஷன் வரையறைக்கு மிக நெருக்கமான டெக்கரேட்டர் முதலில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது அவை எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கின்றன மற்றும் மெட்டாடேட்டா எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதைப் பாதிக்கிறது. உதாரணமாக, நீங்கள் தனிப்பயன் டெக்கரேட்டர்களை உருவாக்குகிறீர்கள் என்றால், @functools.wraps உள் ராப்பர் ஃபங்ஷனில் பயன்படுத்தப்பட வேண்டும்.

டெக்கரேட்டர் செயல்படுத்தல்களை ஒப்பிடுதல்

சுருக்கமாக, இரண்டு அணுகுமுறைகளின் நேரடி ஒப்பீடு இங்கே:

ஃபங்ஷன் ராப்பிங் (அடிப்படை)

• நன்மைகள்: செயல்பாட்டின் விரைவான சேர்த்தல்களுக்குச் செயல்படுத்த எளிதானது.
• தீமைகள்: அசல் ஃபங்ஷன் மெட்டாடேட்டாவை (பெயர், டாக்ஸ்ட்ரிங், முதலியன) அழிக்கிறது, இது பிழைத்திருத்த சிக்கல்கள், மோசமான உள்நோக்கம் மற்றும் குறைக்கப்பட்ட பராமரிப்புத்திறனுக்கு வழிவகுக்கிறது.
• பயன்பாட்டு வழக்கு: மெட்டாடேட்டா ஒரு பொருட்டல்லாத மிகவும் எளிமையான, தூக்கி எறியக்கூடிய டெக்கரேட்டர்கள் (அரிதாகப் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது).

மெட்டாடேட்டா பாதுகாப்பு (functools.wraps உடன்)

• நன்மைகள்: அசல் ஃபங்ஷன் மெட்டாடேட்டாவைப் பாதுகாக்கிறது, துல்லியமான உள்நோக்கம், எளிதான பிழைத்திருத்தம், சிறந்த ஆவணப்படுத்தல் மற்றும் மேம்பட்ட பராமரிப்புத்திறனை உறுதி செய்கிறது. உலகளாவிய குழுக்களுக்கு குறியீட்டுத் தெளிவு மற்றும் வலுவை ஊக்குவிக்கிறது.
• தீமைகள்: @functools.wraps ஐச் சேர்ப்பதால் சற்று விரிவானது.
• பயன்பாட்டு வழக்கு: உற்பத்தி குறியீட்டில் உள்ள கிட்டத்தட்ட அனைத்து டெக்கரேட்டர் செயல்படுத்தல்களும், குறிப்பாக பகிரப்பட்ட அல்லது திறந்த மூல திட்டங்களில், அல்லது கட்டமைப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது. இது தொழில்முறை பைத்தான் மேம்பாட்டிற்கான நிலையான மற்றும் பரிந்துரைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையாகும்.

முடிவுரை

பைத்தானில் உள்ள டெக்கரேட்டர் பேட்டர்ன் குறியீட்டு செயல்பாடு மற்றும் கட்டமைப்பை மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். அடிப்படை ஃபங்ஷன் ராப்பிங் எளிய நீட்டிப்புகளை அடைய முடியும் என்றாலும், அது முக்கியமான ஃபங்ஷன் மெட்டாடேட்டாவை இழக்கும் குறிப்பிடத்தக்க விலையில் வருகிறது. தொழில்முறை, பராமரிக்கக்கூடிய மற்றும் உலகளவில் ஒத்துழைக்கும் மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கு, functools.wraps ஐப் பயன்படுத்தி மெட்டாடேட்டாவைப் பாதுகாப்பது ஒரு சிறந்த நடைமுறை மட்டுமல்ல; அது அவசியம்.

@functools.wraps ஐத் தொடர்ந்து பயன்படுத்துவதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் தங்கள் டெக்கரேட் செய்யப்பட்ட ஃபங்ஷன்கள் உள்நோக்கம், பிழைத்திருத்தம் மற்றும் ஆவணப்படுத்தல் ஆகியவற்றைப் பொறுத்து எதிர்பார்த்தபடி செயல்படுவதை உறுதி செய்கிறார்கள். இது தூய்மையான, வலுவான மற்றும் மேலும் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய குறியீட்டுத் தளங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது, இது வெவ்வேறு புவியியல் இருப்பிடங்கள், நேர மண்டலங்கள் மற்றும் கலாச்சாரப் பின்னணிகளில் பணிபுரியும் குழுக்களுக்கு இன்றியமையாதது. உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக சிறந்த பைத்தான் பயன்பாடுகளை உருவாக்க இந்த நடைமுறையை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள்.