పైథాన్‌లో డెకరేటర్ ప్యాటర్న్ యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అన్వేషించండి, బలమైన మరియు నిర్వహించదగిన కోడ్ కోసం ఫంక్షన్ ర్యాపింగ్ మరియు మెటాడేటా పరిరక్షణను పోల్చండి. ప్రపంచవ్యాప్తంగా డెవలపర్‌లకు ఇది చాలా ఉపయోగపడుతుంది.
డెకరేటర్ ప్యాటర్న్ అమలు: పైథాన్‌లో ఫంక్షన్ ర్యాపింగ్ వర్సెస్ మెటాడేటా పరిరక్షణ
డెకరేటర్ ప్యాటర్న్ అనేది ఒక శక్తివంతమైన మరియు సొగసైన డిజైన్ ప్యాటర్న్, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న ఆబ్జెక్ట్ లేదా ఫంక్షన్‌కు దాని అసలు నిర్మాణాన్ని మార్చకుండా డైనమిక్‌గా కొత్త కార్యాచరణను జోడించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. పైథాన్‌లో, డెకరేటర్లు సింటాక్టిక్ షుగర్, ఇవి ఈ ప్యాటర్న్‌ను అమలు చేయడానికి చాలా సులభతరం చేస్తాయి. అయితే, డెవలపర్‌లకు, ముఖ్యంగా పైథాన్ లేదా డిజైన్ ప్యాటర్న్‌లకు కొత్తవారికి, కేవలం ఒక ఫంక్షన్‌ను ర్యాప్ చేయడం మరియు దాని అసలు మెటాడేటాను భద్రపరచడం మధ్య ఉన్న సూక్ష్మమైన కానీ కీలకమైన వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడంలో ఒక సాధారణ లోపం ఉంటుంది.
ఈ సమగ్ర గైడ్ పైథాన్ డెకరేటర్ల యొక్క ముఖ్య భావనలను వివరిస్తుంది, ప్రాథమిక ఫంక్షన్ ర్యాపింగ్ మరియు మెటాడేటా పరిరక్షణ యొక్క ఉన్నతమైన పద్ధతి మధ్య గల స్పష్టమైన తేడాలను హైలైట్ చేస్తుంది. ముఖ్యంగా సహకార మరియు ప్రపంచ అభివృద్ధి వాతావరణాలలో, బలమైన, పరీక్షించదగిన మరియు నిర్వహించదగిన కోడ్ కోసం మెటాడేటా పరిరక్షణ ఎందుకు అవసరమో మనం అన్వేషిస్తాము.
పైథాన్‌లో డెకరేటర్ ప్యాటర్న్‌ను అర్థం చేసుకోవడం
దాని హృదయంలో, పైథాన్‌లోని డెకరేటర్ అనేది మరొక ఫంక్షన్‌ను ఆర్గ్యుమెంట్‌గా తీసుకునే ఫంక్షన్, ఇది కొంత కార్యాచరణను జోడించి, ఆపై మరొక ఫంక్షన్‌ను తిరిగి ఇస్తుంది. ఈ తిరిగి ఇవ్వబడిన ఫంక్షన్ తరచుగా మార్చబడిన లేదా విస్తరించబడిన అసలు ఫంక్షన్ అయి ఉంటుంది, లేదా ఇది అసలు ఫంక్షన్‌ను పిలిచే పూర్తిగా కొత్త ఫంక్షన్ కూడా కావచ్చు.
పైథాన్ డెకరేటర్ యొక్క ప్రాథమిక నిర్మాణం
ఒక ప్రాథమిక ఉదాహరణతో ప్రారంభిద్దాం. ఒక ఫంక్షన్ పిలవబడినప్పుడు మనం లాగ్ చేయాలనుకుంటున్నామని ఊహించుకోండి. ఒక సాధారణ డెకరేటర్ దీన్ని సాధించగలదు:
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"))
మనం ఈ కోడ్‌ను రన్ చేసినప్పుడు, అవుట్‌పుట్ ఇలా ఉంటుంది:
Calling function: greet
Hello, Alice!
Finished calling function: greet
లాగింగ్‌ను జోడించడానికి ఇది ఖచ్చితంగా పనిచేస్తుంది. @simple_logger_decorator సింటాక్స్ అనేది greet = simple_logger_decorator(greet) కు సంక్షిప్త రూపం. wrapper ఫంక్షన్ అసలు greet ఫంక్షన్‌కు ముందు మరియు తరువాత అమలు చేయబడుతుంది, కోరుకున్న సైడ్ ఎఫెక్ట్‌ను సాధిస్తుంది.
ప్రాథమిక ఫంక్షన్ ర్యాపింగ్‌తో సమస్య
simple_logger_decorator కోర్ మెకానిజంను ప్రదర్శిస్తున్నప్పటికీ, దీనికి ఒక ముఖ్యమైన లోపం ఉంది: ఇది అసలు ఫంక్షన్ యొక్క మెటాడేటాను కోల్పోతుంది. మెటాడేటా అంటే ఫంక్షన్ గురించిన సమాచారం, ఉదాహరణకు దాని పేరు, డాక్‌స్ట్రింగ్ మరియు ఉల్లేఖనలు.
డెకరేట్ చేయబడిన greet ఫంక్షన్ యొక్క మెటాడేటాను పరిశీలిద్దాం:
print(f"Function name: {greet.__name__}")
print(f"Docstring: {greet.__doc__}")
@simple_logger_decorator ను వర్తింపజేసిన తర్వాత ఈ కోడ్‌ను రన్ చేస్తే ఇది వస్తుంది:
Function name: wrapper
Docstring: None
మీరు చూడగలిగినట్లుగా, ఫంక్షన్ పేరు ఇప్పుడు 'wrapper', మరియు డాక్‌స్ట్రింగ్ None. ఎందుకంటే డెకరేటర్ wrapper ఫంక్షన్‌ను తిరిగి ఇస్తుంది, మరియు పైథాన్ యొక్క ఇంట్రోస్పెక్షన్ టూల్స్ ఇప్పుడు wrapper ఫంక్షన్‌ను అసలు డెకరేట్ చేయబడిన ఫంక్షన్‌గా చూస్తాయి, అసలు greet ఫంక్షన్‌గా కాదు.
మెటాడేటా పరిరక్షణ ఎందుకు కీలకం
ఫంక్షన్ మెటాడేటాను కోల్పోవడం అనేక సమస్యలకు దారితీస్తుంది, ముఖ్యంగా పెద్ద ప్రాజెక్టులు మరియు విభిన్న బృందాలలో:
- డీబగ్గింగ్ కష్టాలు: డీబగ్గింగ్ చేస్తున్నప్పుడు, స్టాక్ ట్రేస్‌లలో తప్పు ఫంక్షన్ పేర్లను చూడటం చాలా గందరగోళంగా ఉంటుంది. లోపం యొక్క ఖచ్చితమైన స్థానాన్ని గుర్తించడం కష్టమవుతుంది.
- తగ్గిన ఇంట్రోస్పెక్షన్: డాక్యుమెంటేషన్ జనరేటర్లు (స్ఫింక్స్ వంటివి), లింటర్‌లు మరియు IDEలు వంటి ఫంక్షన్ మెటాడేటాపై ఆధారపడే టూల్స్, మీ డెకరేట్ చేయబడిన ఫంక్షన్ల గురించి ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని అందించలేవు.
- పరీక్షలలో ఆటంకాలు: యూనిట్ టెస్ట్‌లు ఫంక్షన్ పేర్లు లేదా డాక్‌స్ట్రింగ్స్ గురించి ఊహలు చేసుకుంటే విఫలం కావచ్చు.
- కోడ్ రీడబిలిటీ మరియు మెయింటెయినబిలిటీ: స్పష్టమైన, వివరణాత్మక ఫంక్షన్ పేర్లు మరియు డాక్‌స్ట్రింగ్‌లు కోడ్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి చాలా అవసరం. వాటిని కోల్పోవడం సహకారానికి మరియు దీర్ఘకాలిక నిర్వహణకు ఆటంకం కలిగిస్తుంది.
- ఫ్రేమ్‌వర్క్ అనుకూలత: అనేక పైథాన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు లైబ్రరీలు నిర్దిష్ట మెటాడేటా ఉండాలని ఆశిస్తాయి. ఈ మెటాడేటా కోల్పోవడం ఊహించని ప్రవర్తనకు లేదా పూర్తి వైఫల్యాలకు దారితీస్తుంది.
ఒక సంక్లిష్టమైన అప్లికేషన్‌పై పనిచేస్తున్న గ్లోబల్ సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ బృందాన్ని పరిగణించండి. డెకరేటర్లు అవసరమైన ఫంక్షన్ పేర్లు మరియు వివరణలను తొలగిస్తే, వివిధ సాంస్కృతిక మరియు భాషా నేపథ్యాల నుండి వచ్చిన డెవలపర్‌లు కోడ్‌బేస్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి ఇబ్బంది పడవచ్చు, ఇది అపార్థాలు మరియు లోపాలకు దారితీస్తుంది. స్పష్టమైన, భద్రపరచబడిన మెటాడేటా, వారి స్థానం లేదా నిర్దిష్ట మాడ్యూల్స్‌తో మునుపటి అనుభవంతో సంబంధం లేకుండా, కోడ్ యొక్క ఉద్దేశ్యం అందరికీ స్పష్టంగా ఉండేలా చేస్తుంది.
functools.wraps తో మెటాడేటా పరిరక్షణ
అదృష్టవశాత్తూ, పైథాన్ యొక్క స్టాండర్డ్ లైబ్రరీ ఈ సమస్యకు అంతర్నిర్మిత పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది: అదే functools.wraps డెకరేటర్. ఈ డెకరేటర్ ప్రత్యేకంగా డెకరేట్ చేయబడిన ఫంక్షన్ యొక్క మెటాడేటాను భద్రపరచడానికి ఇతర డెకరేటర్లలో ఉపయోగించడానికి రూపొందించబడింది.
functools.wraps ఎలా పనిచేస్తుంది
మీరు మీ wrapper ఫంక్షన్‌కు @functools.wraps(func) ను వర్తింపజేసినప్పుడు, ఇది అసలు ఫంక్షన్ (func) నుండి పేరు, డాక్‌స్ట్రింగ్, ఉల్లేఖనలు మరియు ఇతర ముఖ్యమైన లక్షణాలను ర్యాపర్ ఫంక్షన్‌కు కాపీ చేస్తుంది. ఇది ర్యాపర్ ఫంక్షన్‌ను బయటి ప్రపంచానికి అసలు ఫంక్షన్‌గా కనిపించేలా చేస్తుంది.
మన simple_logger_decorator ను functools.wraps ఉపయోగించడానికి రీఫ్యాక్టర్ చేద్దాం:
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__}")
ఇప్పుడు, ఈ మెరుగైన డెకరేటర్‌ను వర్తింపజేసిన తర్వాత అవుట్‌పుట్‌ను పరిశీలిద్దాం:
Calling function: greet_with_preservation
Hello, Bob!
Finished calling function: greet_with_preservation
Function name: greet_with_preservation
Docstring: Greets a person by name.
మీరు చూడగలిగినట్లుగా, ఫంక్షన్ పేరు మరియు డాక్‌స్ట్రింగ్ సరిగ్గా భద్రపరచబడ్డాయి! ఇది మన డెకరేటర్లను మరింత ప్రొఫెషనల్ మరియు ఉపయోగకరంగా మార్చే ఒక ముఖ్యమైన మెరుగుదల.
ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు మరియు అధునాతన దృశ్యాలు
డెకరేటర్ ప్యాటర్న్, ముఖ్యంగా మెటాడేటా పరిరక్షణతో, పైథాన్ డెవలప్‌మెంట్‌లో విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలను కలిగి ఉంది. ప్రపంచ డెవలపర్ కమ్యూనిటీకి సంబంధించిన వివిధ సందర్భాలలో దాని ప్రయోజనాన్ని హైలైట్ చేసే కొన్ని ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలను అన్వేషిద్దాం.
1. యాక్సెస్ కంట్రోల్ మరియు అనుమతులు
వెబ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు లేదా API డెవలప్‌మెంట్‌లో, మీరు తరచుగా వినియోగదారు పాత్రలు లేదా అనుమతుల ఆధారంగా కొన్ని ఫంక్షన్లకు యాక్సెస్‌ను పరిమితం చేయాలి. ఒక డెకరేటర్ ఈ లాజిక్‌ను శుభ్రంగా నిర్వహించగలదు.
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__}")
గ్లోబల్ కాంటెక్స్ట్: డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ సిస్టమ్ లేదా ప్రపంచవ్యాప్తంగా వినియోగదారులకు సేవలు అందించే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో, సున్నితమైన కార్యకలాపాలను (వినియోగదారు ఖాతాలను తొలగించడం వంటివి) అధీకృత సిబ్బంది మాత్రమే నిర్వహించగలరని నిర్ధారించుకోవడం చాలా ముఖ్యం. @functools.wraps ను ఉపయోగించడం ద్వారా, API డాక్యుమెంటేషన్‌ను రూపొందించడానికి డాక్యుమెంటేషన్ టూల్స్ ఉపయోగించినప్పుడు, ఫంక్షన్ పేర్లు మరియు వివరణలు ఖచ్చితంగా ఉంటాయని నిర్ధారిస్తుంది, దీని వలన సిస్టమ్‌ను వివిధ సమయ మండలాల్లో ఉన్న డెవలపర్‌లు మరియు వివిధ స్థాయి యాక్సెస్ ఉన్నవారు అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఇంటిగ్రేట్ చేసుకోవడం సులభం అవుతుంది.
2. పనితీరు పర్యవేక్షణ మరియు టైమింగ్
పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఫంక్షన్ల అమలు సమయాన్ని కొలవడం చాలా ముఖ్యం. ఒక డెకరేటర్ ఈ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయగలదు.
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__}")
గ్లోబల్ కాంటెక్స్ట్: వివిధ నెట్‌వర్క్ లాటెన్సీలు లేదా సర్వర్ లోడ్‌తో విభిన్న ప్రాంతాల్లోని వినియోగదారుల కోసం కోడ్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేస్తున్నప్పుడు, ఖచ్చితమైన టైమింగ్ చాలా ముఖ్యం. ఇలాంటి డెకరేటర్ డెవలపర్‌లు కోర్ లాజిక్‌ను గందరగోళం చేయకుండా పనితీరు అడ్డంకులను సులభంగా గుర్తించడానికి అనుమతిస్తుంది. భద్రపరచబడిన మెటాడేటా పనితీరు నివేదికలు సరిగ్గా సరైన ఫంక్షన్లకు ఆపాదించబడతాయని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ బృందాలలోని ఇంజనీర్లకు సమస్యలను సమర్థవంతంగా నిర్ధారించడానికి మరియు పరిష్కరించడానికి సహాయపడుతుంది.
3. ఫలితాలను కాషింగ్ చేయడం
లెక్కించడానికి ఖరీదైనవి మరియు ఒకే ఆర్గ్యుమెంట్లతో పదేపదే పిలువబడే ఫంక్షన్ల కోసం, కాషింగ్ పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. పైథాన్ యొక్క functools.lru_cache ఒక ప్రధాన ఉదాహరణ, కానీ మీరు నిర్దిష్ట అవసరాల కోసం మీ స్వంతంగా నిర్మించుకోవచ్చు.
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__}")
గ్లోబల్ కాంటెక్స్ట్: వివిధ ఖండాలలోని వినియోగదారులకు డేటాను అందించే గ్లోబల్ అప్లికేషన్‌లో, తరచుగా అభ్యర్థించబడే కానీ లెక్కించడానికి ఖరీదైన ఫలితాలను కాషింగ్ చేయడం సర్వర్ లోడ్ మరియు ప్రతిస్పందన సమయాలను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. ఒక డేటా అనలిటిక్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఊహించుకోండి; సంక్లిష్టమైన క్వెరీ ఫలితాలను కాషింగ్ చేయడం ప్రపంచవ్యాప్తంగా వినియోగదారులకు అంతర్దృష్టులను వేగంగా అందించడాన్ని నిర్ధారిస్తుంది. డెకరేట్ చేయబడిన కాషింగ్ ఫంక్షన్‌లో భద్రపరచబడిన మెటాడేటా ఏ గణనలు కాష్ చేయబడుతున్నాయో మరియు ఎందుకో అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
4. ఇన్‌పుట్ ధ్రువీకరణ
ఫంక్షన్ ఇన్‌పుట్‌లు నిర్దిష్ట ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉన్నాయని నిర్ధారించుకోవడం ఒక సాధారణ అవసరం. ఒక డెకరేటర్ ఈ ధ్రువీకరణ లాజిక్‌ను కేంద్రీకరించగలదు.
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__}")
గ్లోబల్ కాంటెక్స్ట్: అంతర్జాతీయ డేటాసెట్‌లు లేదా వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌లతో వ్యవహరించే అప్లికేషన్‌లలో, బలమైన ధ్రువీకరణ చాలా ముఖ్యం. ఉదాహరణకు, పరిమాణాలు, ధరలు లేదా కొలతల కోసం సంఖ్యా ఇన్‌పుట్‌లను ధ్రువీకరించడం వివిధ స్థానికీకరణ సెట్టింగ్‌లలో డేటా సమగ్రతను నిర్ధారిస్తుంది. భద్రపరచబడిన మెటాడేటాతో డెకరేటర్‌ను ఉపయోగించడం అంటే ఫంక్షన్ యొక్క ఉద్దేశ్యం మరియు ఆశించిన ఆర్గ్యుమెంట్లు ఎల్లప్పుడూ స్పష్టంగా ఉంటాయి, ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా డెవలపర్‌లు ధ్రువీకరించబడిన ఫంక్షన్లకు డేటాను సరిగ్గా పంపడం సులభం చేస్తుంది, డేటా రకం లేదా పరిధికి సంబంధించిన సాధారణ లోపాలను నివారిస్తుంది.
ఆర్గ్యుమెంట్లతో డెకరేటర్లను సృష్టించడం
కొన్నిసార్లు, మీకు దాని స్వంత ఆర్గ్యుమెంట్లతో కాన్ఫిగర్ చేయగల డెకరేటర్ అవసరం. ఫంక్షన్ నెస్టింగ్‌ యొక్క అదనపు లేయర్‌ను జోడించడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది.
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__}")
ఈ ప్యాటర్న్ నిర్దిష్ట అవసరాల కోసం అనుకూలీకరించగల అత్యంత ఫ్లెక్సిబుల్ డెకరేటర్లను అనుమతిస్తుంది. @repeat(num_times=3) సింటాక్స్ అనేది say_hello = repeat(num_times=3)(say_hello) కు సంక్షిప్త రూపం. బయటి ఫంక్షన్ repeat డెకరేటర్ యొక్క ఆర్గ్యుమెంట్లను తీసుకుంటుంది మరియు అసలు డెకరేటర్ (decorator_repeat) ను తిరిగి ఇస్తుంది, అది భద్రపరచబడిన మెటాడేటాతో లాజిక్‌ను వర్తింపజేస్తుంది.
డెకరేటర్ అమలు కోసం ఉత్తమ పద్ధతులు
మీ డెకరేటర్లు చక్కగా ప్రవర్తించేవిగా, నిర్వహించదగినవిగా మరియు ప్రపంచ ప్రేక్షకులకు అర్థమయ్యేవిగా ఉండేలా చేయడానికి, ఈ ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించండి:
- ఎల్లప్పుడూ
@functools.wraps(func)ను ఉపయోగించండి: మెటాడేటా నష్టాన్ని నివారించడానికి ఇది అత్యంత ముఖ్యమైన పద్ధతి. ఇది ఇంట్రోస్పెక్షన్ టూల్స్ మరియు ఇతర డెవలపర్‌లు మీ డెకరేట్ చేయబడిన ఫంక్షన్లను ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోగలరని నిర్ధారిస్తుంది. - పొజిషనల్ మరియు కీవర్డ్ ఆర్గ్యుమెంట్లను సరిగ్గా హ్యాండిల్ చేయండి: డెకరేట్ చేయబడిన ఫంక్షన్ తీసుకునే ఏవైనా ఆర్గ్యుమెంట్లను అంగీకరించడానికి మీ ర్యాపర్ ఫంక్షన్‌లో
*argsమరియు**kwargsఉపయోగించండి. - డెకరేట్ చేయబడిన ఫంక్షన్ యొక్క ఫలితాన్ని తిరిగి ఇవ్వండి: మీ ర్యాపర్ ఫంక్షన్ అసలు డెకరేట్ చేయబడిన ఫంక్షన్ తిరిగి ఇచ్చిన విలువను తిరిగి ఇస్తుందని నిర్ధారించుకోండి.
- డెకరేటర్లను కేంద్రీకృతంగా ఉంచండి: ప్రతి డెకరేటర్ ఆదర్శంగా ఒకే, బాగా నిర్వచించబడిన పనిని చేయాలి (ఉదా., లాగింగ్, టైమింగ్, ప్రమాణీకరణ). బహుళ డెకరేటర్లను కంపోజ్ చేయడం సాధ్యమే మరియు తరచుగా కోరదగినది, కానీ వ్యక్తిగత డెకరేటర్లు సరళంగా ఉండాలి.
- మీ డెకరేటర్లను డాక్యుమెంట్ చేయండి: మీ డెకరేటర్ల కోసం స్పష్టమైన డాక్‌స్ట్రింగ్‌లను వ్రాయండి, అవి ఏమి చేస్తాయో, వాటి ఆర్గ్యుమెంట్లు (ఏవైనా ఉంటే), మరియు ఏవైనా సైడ్ ఎఫెక్ట్‌లను వివరిస్తూ. ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా డెవలపర్‌లకు చాలా ముఖ్యం.
- డెకరేటర్ల కోసం ఆర్గ్యుమెంట్ పాసింగ్‌ను పరిగణించండి: మీ డెకరేటర్‌కు కాన్ఫిగరేషన్ అవసరమైతే,
repeatఉదాహరణలో చూపిన విధంగా నెస్ట్ చేయబడిన డెకరేటర్ ప్యాటర్న్ (డెకరేటర్ ఫ్యాక్టరీ) ను ఉపయోగించండి. - మీ డెకరేటర్లను క్షుణ్ణంగా పరీక్షించండి: మీ డెకరేటర్ల కోసం యూనిట్ టెస్ట్‌లను వ్రాయండి, అవి వివిధ ఫంక్షన్ సిగ్నేచర్‌లతో సరిగ్గా పనిచేస్తాయని మరియు మెటాడేటా భద్రపరచబడిందని నిర్ధారించుకోండి.
- డెకరేటర్ ఆర్డర్ గురించి జాగ్రత్తగా ఉండండి: బహుళ డెకరేటర్లను వర్తింపజేస్తున్నప్పుడు, వాటి క్రమం ముఖ్యం. ఫంక్షన్ నిర్వచనానికి దగ్గరగా ఉన్న డెకరేటర్ మొదట వర్తింపజేయబడుతుంది. ఇది అవి ఎలా పరస్పరం వ్యవహరిస్తాయో మరియు మెటాడేటా ఎలా వర్తింపజేయబడుతుందో ప్రభావితం చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు కస్టమ్ డెకరేటర్లను కంపోజ్ చేస్తుంటే,
@functools.wrapsను లోపలి ర్యాపర్ ఫంక్షన్‌కు వర్తింపజేయాలి.
డెకరేటర్ అమలుల పోలిక
సంగ్రహంగా, ఇక్కడ రెండు విధానాల ప్రత్యక్ష పోలిక ఉంది:
ఫంక్షన్ ర్యాపింగ్ (ప్రాథమికం)
- ప్రోస్: కార్యాచరణను త్వరగా జోడించడానికి అమలు చేయడం సులభం.
- కాన్స్: అసలు ఫంక్షన్ మెటాడేటాను (పేరు, డాక్‌స్ట్రింగ్ మొదలైనవి) నాశనం చేస్తుంది, ఇది డీబగ్గింగ్ సమస్యలు, పేలవమైన ఇంట్రోస్పెక్షన్ మరియు తగ్గిన నిర్వహణకు దారితీస్తుంది.
- ఉపయోగ సందర్భం: మెటాడేటా ఆందోళన లేని చాలా సులభమైన, తాత్కాలిక డెకరేటర్లు (అరుదుగా సిఫార్సు చేయబడింది).
మెటాడేటా పరిరక్షణ (functools.wraps తో)
- ప్రోస్: అసలు ఫంక్షన్ మెటాడేటాను భద్రపరుస్తుంది, ఖచ్చితమైన ఇంట్రోస్పెక్షన్, సులభమైన డీబగ్గింగ్, మెరుగైన డాక్యుమెంటేషన్ మరియు మెరుగైన నిర్వహణను నిర్ధారిస్తుంది. గ్లోబల్ బృందాల కోసం కోడ్ స్పష్టత మరియు దృఢత్వాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది.
- కాన్స్:
@functools.wrapsచేర్చడం వలన కొద్దిగా ఎక్కువ వర్బోస్‌గా ఉంటుంది. - ఉపయోగ సందర్భం: ప్రొడక్షన్ కోడ్‌లోని దాదాపు అన్ని డెకరేటర్ అమలులు, ముఖ్యంగా షేర్డ్ లేదా ఓపెన్-సోర్స్ ప్రాజెక్ట్‌లలో, లేదా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో పనిచేస్తున్నప్పుడు. ప్రొఫెషనల్ పైథాన్ డెవలప్‌మెంట్ కోసం ఇది ప్రామాణిక మరియు సిఫార్సు చేయబడిన విధానం.
ముగింపు
పైథాన్‌లో డెకరేటర్ ప్యాటర్న్ కోడ్ కార్యాచరణ మరియు నిర్మాణాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనం. ప్రాథమిక ఫంక్షన్ ర్యాపింగ్ సాధారణ పొడిగింపులను సాధించగలదు, కానీ ఇది కీలకమైన ఫంక్షన్ మెటాడేటాను కోల్పోయే గణనీయమైన ఖర్చుతో వస్తుంది. ప్రొఫెషనల్, నిర్వహించదగిన మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా సహకార సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి కోసం, functools.wraps ఉపయోగించి మెటాడేటా పరిరక్షణ కేవలం ఒక ఉత్తమ పద్ధతి కాదు; ఇది అత్యవసరం.
@functools.wraps ను స్థిరంగా వర్తింపజేయడం ద్వారా, డెవలపర్‌లు వారి డెకరేట్ చేయబడిన ఫంక్షన్లు ఇంట్రోస్పెక్షన్, డీబగ్గింగ్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్‌కు సంబంధించి ఆశించిన విధంగా ప్రవర్తిస్తాయని నిర్ధారించుకుంటారు. ఇది శుభ్రమైన, మరింత బలమైన మరియు మరింత అర్థమయ్యే కోడ్‌బేస్‌లకు దారితీస్తుంది, ఇది వివిధ భౌగోళిక స్థానాలు, సమయ మండలాలు మరియు సాంస్కృతిక నేపథ్యాలలో పనిచేసే బృందాలకు చాలా ముఖ్యం. ప్రపంచ ప్రేక్షకుల కోసం మెరుగైన పైథాన్ అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి ఈ పద్ధతిని స్వీకరించండి.