Декораторы Python: создание и комбинирование для чистого кода

Пройдите тест, узнайте какой профессии подходите

Сколько вам лет

До 18

От 18 до 24

От 25 до 34

От 35 до 44

От 45 до 49

От 50 до 54

Больше 55

Для кого эта статья:

Python-разработчики, уже имеющие базовое представление о языке и желающие углубить свои знания в функциональном программировании
Специалисты, работающие над проектами, где требуется создание и использование декораторов для улучшения архитектуры кода
Студенты и обучающиеся, ищущие практические примеры и углубленное понимание применения декораторов в реальных задачах разработки
Декораторы в Python — мощное оружие в арсенале разработчика, способное превратить неуклюжий, повторяющийся код в элегантное решение. Освоив искусство создания и комбинирования декораторов, вы не просто напишете код, который работает — вы создадите архитектуру, которой будет восхищаться каждый, кто взглянет на ваш репозиторий. От базовых оберток функций до сложных цепочек вложенных декораторов — этот функциональный подход радикально изменит ваш стиль программирования, позволяя писать более читаемый, тестируемый и поддерживаемый код. 🐍✨

Чтобы освоить мастерство создания декораторов и их комбинирования, нужно систематическое погружение в принципы функционального программирования на Python. Обучение Python-разработке от Skypro предлагает именно такой глубокий подход — от базовых концепций до продвинутых техник. Курс включает практические модули по декораторам, где вы научитесь не только создавать, но и эффективно объединять их для решения сложных задач промышленной разработки.

Базовые принципы создания декораторов в Python

Декоратор в Python — это функция высшего порядка, которая принимает другую функцию в качестве аргумента, добавляет некоторую функциональность и возвращает модифицированную версию оригинальной функции. Звучит сложно? На практике всё намного проще.

Основа любого декоратора — функция-обертка (wrapper), которая окружает исходную функцию дополнительным кодом. Рассмотрим простейший пример:

Python

Скопировать код

def my_decorator(func):
def wrapper():
print("Действия до вызова функции")
func()
print("Действия после вызова функции")
return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
print("Привет!")

say_hello()
# Вывод:
# Действия до вызова функции
# Привет!
# Действия после вызова функции

Что происходит в этом коде? 🤔

Мы определили декоратор my_decorator, который принимает функцию и возвращает новую функцию-обертку.
Внутри обертки мы выполняем код до и после вызова оригинальной функции.
Применяем декоратор к функции say_hello с помощью синтаксиса @my_decorator.

Синтаксис @decorator — это синтаксический сахар, эквивалентный следующему коду:

Python

Скопировать код

def say_hello():
print("Привет!")

say_hello = my_decorator(say_hello)

Однако простейший декоратор имеет ограничение — он работает только с функциями без аргументов. Чтобы создать более универсальный декоратор, используем *args и **kwargs:

Python

Скопировать код

def universal_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Аргументы: {args}, {kwargs}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"Результат: {result}")
return result
return wrapper

@universal_decorator
def add(a, b):
return a + b

print(add(5, 3))
# Вывод:
# Аргументы: (5, 3), {}
# Результат: 8
# 8

Важно помнить о сохранении метаданных исходной функции при создании декораторов. Для этого используется модуль functools и декоратор @wraps:

Python

Скопировать код

from functools import wraps

def better_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
"""Документация обертки"""
return func(*args, **kwargs)
return wrapper

@better_decorator
def my_function():
"""Документация оригинальной функции"""
pass

print(my_function.__name__) # my_function вместо wrapper
print(my_function.__doc__) # Документация оригинальной функции

Сравним основные аспекты декораторов с и без использования @wraps:

Аспект	Без @wraps	С @wraps
`__name__`	wrapper	оригинальное имя функции
`__doc__`	документация обертки	документация оригинальной функции
`__module__`	модуль обертки	модуль оригинальной функции
Отладка	затруднена	сохраняет правильные стеки вызовов

Александр Петров, Python-разработчик Senior level

Когда я только начинал работать с декораторами, я совершил ошибку, которая мне дорого обошлась. Я создал набор декораторов для микросервисной архитектуры нашего проекта, который обрабатывал тысячи запросов в минуту. Декораторы отвечали за логирование, обработку ошибок и кеширование.

Всё работало отлично, пока однажды мы не столкнулись с загадочными ошибками в продакшене. Долгие часы отладки показали, что я забыл использовать @wraps, и это приводило к потере метаданных функций. Когда другие модули пытались получить информацию о декорированных функциях, они видели только обертки, что вызывало несоответствия в нашей системе интроспекции.

С тех пор я всегда следую правилу: если пишешь декоратор — используй @wraps. Это сэкономит часы отладки и избавит от неочевидных ошибок.

Декораторы с параметрами: расширяем функциональность

Стандартный декоратор принимает функцию и возвращает функцию. Но что если нам нужно передать параметры самому декоратору? Здесь вступают в игру декораторы с параметрами — они требуют еще один уровень вложенности. 🧩

Структура декоратора с параметрами включает три уровня функций:

Python

Скопировать код

def decorator_with_params(param1, param2):
def actual_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"Параметры декоратора: {param1}, {param2}")
result = func(*args, **kwargs)
return result
return wrapper
return actual_decorator

@decorator_with_params("value1", "value2")
def my_function(x):
return x * 2

print(my_function(5)) # 10

При использовании декоратора с параметрами происходит следующее:

Вызывается внешняя функция decorator_with_params с указанными параметрами.
Она возвращает actual_decorator, который уже является обычным декоратором.
Этот декоратор применяется к функции my_function.

Декораторы с параметрами особенно полезны, когда нам требуется конфигурируемая функциональность. Рассмотрим практический пример — декоратор для повторных попыток выполнения функции при сбоях:

Python

Скопировать код

import time
from functools import wraps
import random

def retry(max_attempts=3, delay=1):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
attempts = 0
while attempts < max_attempts:
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
attempts += 1
if attempts == max_attempts:
raise
print(f"Попытка {attempts} не удалась: {e}. Повтор через {delay} сек.")
time.sleep(delay)
return wrapper
return decorator

@retry(max_attempts=5, delay=2)
def unstable_network_call():
if random.random() < 0.7: # 70% шанс сбоя
raise ConnectionError("Сетевая ошибка")
return "Данные получены"

print(unstable_network_call())

Декораторы с параметрами могут также использоваться для создания регистрационных систем, где декоратор служит для привязки функций к определенным событиям или маршрутам:

Python

Скопировать код

# Простая система маршрутизации
routes = {}

def route(path):
def decorator(func):
routes[path] = func
return func
return decorator

@route("/home")
def home():
return "Главная страница"

@route("/about")
def about():
return "О нас"

# Симуляция обработки запроса
def handle_request(path):
if path in routes:
return routes[path]()
return "404 – Страница не найдена"

print(handle_request("/home")) # "Главная страница"
print(handle_request("/about")) # "О нас"
print(handle_request("/contact")) # "404 – Страница не найдена"

Такой подход используется во многих веб-фреймворках, включая Flask и FastAPI.

Для лучшего понимания, вот сравнительная таблица стандартных и параметризованных декораторов:

Характеристика	Стандартный декоратор	Декоратор с параметрами
Уровни вложенности	2 (декоратор → обертка)	3 (фабрика → декоратор → обертка)
Синтаксис использования	@decorator	@decorator(param1, param2)
Конфигурируемость	Фиксированное поведение	Настраиваемое поведение
Типичное применение	Логирование, хронометраж	Управление доступом, повторные попытки
Сложность	Ниже	Выше

Объединение декораторов: правила и порядок выполнения

Мощь декораторов в Python особенно ярко проявляется при их объединении. Возможность применить несколько декораторов к одной функции открывает дверь к созданию модульных, многослойных преобразований. Однако важно понимать, как именно они взаимодействуют. 🔄

Основное правило: декораторы применяются в порядке снизу вверх (или справа налево, если записать в строку). Рассмотрим пример:

Python

Скопировать код

def decorator_1(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Декоратор 1 – начало")
result = func(*args, **kwargs)
print("Декоратор 1 – конец")
return result
return wrapper

def decorator_2(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Декоратор 2 – начало")
result = func(*args, **kwargs)
print("Декоратор 2 – конец")
return result
return wrapper

@decorator_1
@decorator_2
def test_function():
print("Выполнение основной функции")

test_function()
# Вывод:
# Декоратор 1 – начало
# Декоратор 2 – начало
# Выполнение основной функции
# Декоратор 2 – конец
# Декоратор 1 – конец

Что происходит при вызове test_function()?

Сначала применяется decorator_2 к функции test_function.
Затем decorator_1 применяется к результату предыдущего шага.
В итоге получаем: decorator_1(decorator_2(test_function)).

Представьте декораторы как слои луковицы, где самый внутренний слой — это ваша оригинальная функция. Порядок выполнения кода при вызове получается "вглубь и обратно":

Код перед вызовом в decorator_1
Код перед вызовом в decorator_2
Оригинальная функция
Код после вызова в decorator_2
Код после вызова в decorator_1

Это напоминает структуру вложенных функций или систему стека вызовов в компьютерных программах.

Порядок декораторов критически важен, особенно когда они взаимодействуют с результатами функции или ее аргументами. Например:

Python

Скопировать код

def double_result(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs) * 2
return wrapper

def add_one(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
return func(*args, **kwargs) + 1
return wrapper

@double_result
@add_one
def return_three():
return 3

print(return_three()) # 8 = (3 + 1) * 2

@add_one
@double_result
def return_three_again():
return 3

print(return_three_again()) # 7 = (3 * 2) + 1

Как видите, от порядка декораторов зависит конечный результат.

При работе с декораторами, которые влияют на входные данные, ситуация становится еще сложнее:

Python

Скопировать код

def validate_positive(func):
def wrapper(x):
if x <= 0:
raise ValueError("Аргумент должен быть положительным")
return func(x)
return wrapper

def double_input(func):
def wrapper(x):
return func(x * 2)
return wrapper

@validate_positive
@double_input
def reciprocal(x):
return 1 / x

print(reciprocal(0.4)) # Ошибка: значение становится отрицательным после double_input

@double_input
@validate_positive
def reciprocal_correct(x):
return 1 / x

print(reciprocal_correct(0.4)) # Работает корректно

Правильный порядок декораторов — это искусство, требующее понимания их внутренней работы и взаимодействия.

Михаил Соколов, архитектор программного обеспечения

В одном из наших проектов мы столкнулись с интересной проблемой производительности из-за неправильного порядка декораторов. Мы использовали кастомный декоратор кеширования и декоратор аутентификации для API-эндпоинтов:

Python

Скопировать код

@cache_result(timeout=3600)
@require_auth
def get_user_data(user_id):
# Затратная операция получения данных пользователя
return expensive_database_query(user_id)

Мы обнаружили, что кеширование не работает эффективно — каждый запрос от разных пользователей создавал новую запись в кеше. После долгого анализа выяснилось, что декоратор аутентификации добавлял уникальный идентификатор пользователя в контекст запроса, что делало каждый ключ кеша уникальным.

Решение было простым — поменять порядок декораторов:

Python

Скопировать код

@require_auth
@cache_result(timeout=3600)
def get_user_data(user_id):
return expensive_database_query(user_id)

Производительность выросла на 70%. Этот случай стал хорошим напоминанием о том, насколько важен порядок декораторов и какое влияние он может оказать на работу системы.

Практические кейсы комбинирования декораторов Python

Понимание теории декораторов бесполезно без практического применения. Рассмотрим несколько реальных сценариев, где комбинация декораторов решает конкретные задачи разработки. 🛠️

Кейс 1: Веб-API с аутентификацией, кешированием и логированием

В веб-приложениях часто требуется цепочка операций для обработки запроса:

Python

Скопировать код

import time
from functools import wraps

# Декоратор логирования
def log_execution(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
print(f"[LOG] Вызов {func.__name__} с аргументами {args}, {kwargs}")
try:
result = func(*args, **kwargs)
print(f"[LOG] {func.__name__} успешно выполнена за {time.time() – start_time:.2f}s")
return result
except Exception as e:
print(f"[LOG] {func.__name__} вызвала исключение: {e}")
raise
return wrapper

# Декоратор аутентификации
def require_auth(role="user"):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(user, *args, **kwargs):
if not user.get("authenticated", False):
raise PermissionError("Требуется аутентификация")
if role == "admin" and user.get("role") != "admin":
raise PermissionError("Требуются права администратора")
return func(user, *args, **kwargs)
return wrapper
return decorator

# Простая система кеширования
cache = {}
def cache_result(timeout=60):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
cache_key = str(args) + str(kwargs)
current_time = time.time()

if cache_key in cache and (current_time – cache[cache_key]['time']) < timeout:
print(f"[CACHE] Возврат кешированного результата для {func.__name__}")
return cache[cache_key]['result']

result = func(*args, **kwargs)
cache[cache_key] = {'result': result, 'time': current_time}
print(f"[CACHE] Сохранение результата для {func.__name__}")
return result
return wrapper
return decorator

# Применение цепочки декораторов
@log_execution
@require_auth(role="admin")
@cache_result(timeout=30)
def get_sensitive_data(user, data_id):
# Имитация тяжелой операции
time.sleep(1)
return f"Данные {data_id}: секретная информация"

# Тестирование
admin_user = {"authenticated": True, "role": "admin"}
regular_user = {"authenticated": True, "role": "user"}

try:
# Первый запрос – без кеша
result1 = get_sensitive_data(admin_user, 123)
print(result1)

# Второй запрос – должен использовать кеш
result2 = get_sensitive_data(admin_user, 123)
print(result2)

# Запрос с недостаточными правами
result3 = get_sensitive_data(regular_user, 123)
print(result3)
except Exception as e:
print(f"Произошла ошибка: {e}")

В этом примере мы применяем три декоратора, каждый со своей ответственностью:

log_execution — отвечает за логирование вызовов функции
require_auth — проверяет права доступа пользователя
cache_result — кеширует результаты для повышения производительности

Порядок декораторов здесь критически важен:

Логирование должно быть внешним, чтобы фиксировать все происходящее
Проверка аутентификации происходит до кеширования, чтобы неавторизованные пользователи не получили доступ к кешу
Кеширование применяется в последнюю очередь, чтобы сохранять только валидные результаты

Кейс 2: Обработка ошибок и повторные попытки для внешних API

При работе с ненадежными внешними сервисами полезно комбинировать декораторы для обработки ошибок:

Python

Скопировать код

import time
import random
from functools import wraps

def retry(max_attempts=3, delay=1, backoff=2, exceptions=(Exception,)):
"""Декоратор для повторных попыток с экспоненциальной задержкой"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
current_delay = delay
attempts = 0
while True:
try:
return func(*args, **kwargs)
except exceptions as e:
attempts += 1
if attempts >= max_attempts:
print(f"Достигнуто максимальное количество попыток ({max_attempts})")
raise e
print(f"Попытка {attempts} не удалась. Повтор через {current_delay}s...")
time.sleep(current_delay)
current_delay *= backoff
return wrapper
return decorator

def timeout(seconds):
"""Декоратор для ограничения времени выполнения"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
import signal

def handler(signum, frame):
raise TimeoutError(f"Функция не завершилась за {seconds} секунд")

# Устанавливаем обработчик сигнала и таймер
original_handler = signal.signal(signal.SIGALRM, handler)
signal.alarm(seconds)

try:
return func(*args, **kwargs)
finally:
# Восстанавливаем исходное состояние
signal.signal(signal.SIGALRM, original_handler)
signal.alarm(0)
return wrapper
return decorator

def log_exceptions(logger=print):
"""Декоратор для логирования исключений"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
try:
return func(*args, **kwargs)
except Exception as e:
logger(f"Исключение в {func.__name__}: {e}")
raise
return wrapper
return decorator

# Применение всех декораторов к функции, имитирующей нестабильный API
@log_exceptions()
@retry(max_attempts=4, delay=0.5, exceptions=(ConnectionError, TimeoutError))
@timeout(2)
def unstable_api_call():
"""Симуляция нестабильного внешнего API"""
# Случайные сценарии ошибок
scenario = random.choice([
"success",
"timeout",
"connection_error",
"server_error"
])

if scenario == "timeout":
print("Симуляция превышения времени ожидания...")
time.sleep(3) # Вызовет TimeoutError из декоратора
elif scenario == "connection_error":
print("Симуляция ошибки соединения...")
raise ConnectionError("Не удалось подключиться к серверу")
elif scenario == "server_error":
print("Симуляция ошибки сервера...")
raise ValueError("Внутренняя ошибка сервера")
else:
print("Успешный ответ API")
return {"status": "success", "data": "Полученные данные"}

# Тест функции
try:
result = unstable_api_call()
print(f"Результат: {result}")
except Exception as e:
print(f"Окончательная ошибка: {e}")

В этом примере:

log_exceptions фиксирует все исключения, но позволяет им продолжать распространение
retry пытается повторно выполнить функцию при определённых типах ошибок
timeout ограничивает максимальное время выполнения функции

Результат этих комбинаций — устойчивая функция, которая подходит для работы с ненадежными внешними сервисами.

Наиболее распространённые комбинации декораторов в практике разработки:

Сценарий	Типичные комбинации декораторов	Оптимальный порядок
Веб API	логирование, авторизация, кеширование	@log → @auth → @cache
Работа с БД	транзакции, логирование, валидация	@log → @transaction → @validate
Асинхронные операции	таймаут, повторные попытки, обработка ошибок	@error_handler → @retry → @timeout
Распределенные системы	трассировка, балансировка, отказоустойчивость	@trace → @circuitbreaker → @loadbalancer

Оптимизация и отладка вложенных декораторов

Работа с вложенными декораторами может стать испытанием для разработчика, особенно когда что-то идет не так. Для эффективного решения проблем и поддержания производительности необходимо овладеть техниками оптимизации и отладки. 🔍

Оптимизация производительности вложенных декораторов

Каждый слой декоратора добавляет вызов функции, что может негативно влиять на производительность, особенно для часто вызываемых функций. Рассмотрим несколько стратегий оптимизации:

Избегайте избыточных вычислений — кешируйте промежуточные результаты, которые повторно используются в декораторе.
Используйте ленивые вычисления — откладывайте операции до момента, когда результат действительно необходим.
Объединяйте похожие декораторы — если несколько декораторов выполняют схожие операции, рассмотрите возможность их объединения.
Оптимизируйте внутренние функции — используйте профилирование для выявления узких мест производительности.

Пример оптимизации декораторов кеширования и валидации:

Python

Скопировать код

from functools import wraps, lru_cache

# Неоптимальный подход: отдельные декораторы
def validate_args(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# Валидация аргументов
for arg in args:
if not isinstance(arg, (int, float)):
raise TypeError("Аргументы должны быть числами")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper

def cache_result(func):
cache = {}
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
key = str(args) + str(kwargs)
if key not in cache:
cache[key] = func(*args, **kwargs)
return cache[key]
return wrapper

# Оптимизированный подход: объединенный декоратор
def optimized_decorator(func):
cache = {}
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
# Валидация только при первом обращении к кешу
key = str(args) + str(kwargs)
if key not in cache:
# Валидация
for arg in args:
if not isinstance(arg, (int, float)):
raise TypeError("Аргументы должны быть числами")
cache[key] = func(*args, **kwargs)
return cache[key]
return wrapper

# Еще более оптимизированный подход: использование встроенного lru_cache
def optimized_validate_and_cache(maxsize=128):
def decorator(func):
@wraps(func)
def validator(*args, **kwargs):
# Валидация перед кешированием
for arg in args:
if not isinstance(arg, (int, float)):
raise TypeError("Аргументы должны быть числами")
return func(*args, **kwargs)

# Применяем встроенный кеш к функции-валидатору
cached_func = lru_cache(maxsize=maxsize)(validator)
return cached_func
return decorator

Отладка вложенных декораторов

Отладка декораторов может быть сложной задачей, так как стандартные инструменты отладки часто теряются в слоях вызовов. Вот эффективные подходы к отладке:

Используйте отладочные принты с четкой идентификацией — добавляйте маркеры, указывающие, в каком именно декораторе происходит выполнение.
Применяйте декоратор debug_decorator — создайте специальный декоратор, который показывает поток выполнения.
Постепенно добавляйте декораторы — начинайте с базовой функции и добавляйте декораторы по одному, проверяя работу на каждом этапе.
Используйте инструменты интроспекции — изучайте декорированные функции с помощью встроенных инструментов Python.

Рассмотрим пример отладочного декоратора:

Python

Скопировать код

import inspect
from functools import wraps

def debug_decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"[DEBUG] Вызов {func.__name__} с аргументами: {args}, {kwargs}")

# Получение имени вызывающей функции
caller = inspect.currentframe().f_back
caller_info = f"{inspect.getmodule(caller).__name__}:{caller.f_lineno}"
print(f"[DEBUG] Вызвано из {caller_info}")

# Показать стек вызовов
stack_trace = []
frame = inspect.currentframe()
while frame:
if frame.f_code.co_name != wrapper.__name__:
stack_trace.append(frame.f_code.co_name)
frame = frame.f_back
print(f"[DEBUG] Стек вызовов: {' -> '.join(stack_trace)}")

# Отладка аргументов
for i, arg in enumerate(args):
print(f"[DEBUG] arg[{i}] = {arg} (тип: {type(arg).__name__})")
for key, value in kwargs.items():
print(f"[DEBUG] kwarg[{key}] = {value} (тип: {type(value).__name__})")

try:
result = func(*args, **kwargs)
print(f"[DEBUG] {func.__name__} вернула: {result} (тип: {type(result).__name__})")
return result
except Exception as e:
print(f"[DEBUG] {func.__name__} вызвала исключение: {e}")
raise
return wrapper

# Применение отладочного декоратора к функции с несколькими декораторами
@debug_decorator
@validate_args
@optimized_validate_and_cache()
def complex_calculation(a, b, c):
return a * b + c

# Тестирование
complex_calculation(1, 2, 3)

Для более сложных случаев полезно создать универсальный декоратор, который можно вставить между другими декораторами, чтобы точно локализовать проблему:

Python

Скопировать код

def trace_execution(label=""):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"[TRACE:{label}] Вход в {func.__name__}")
try:
result = func(*args, **kwargs)
print(f"[TRACE:{label}] Выход из {func.__name__} с результатом: {result}")
return result
except Exception as e:
print(f"[TRACE:{label}] Исключение в {func.__name__}: {e}")
raise
return wrapper
return decorator

# Использование для отладки цепочки декораторов
@log_execution
@trace_execution("после логирования")
@require_auth(role="admin")
@trace_execution("после авторизации")
@cache_result(timeout=30)
@trace_execution("после кеширования")
def problematic_function(user, data_id):
return f"Данные {data_id}: секретная информация"

Этот подход позволяет точно определить, на каком этапе цепочки декораторов возникает проблема.

Часто встречающиеся проблемы с вложенными декораторами и их решения:

Потеря метаданных — всегда используйте @wraps из functools для сохранения атрибутов оригинальной функции.
Проблемы с сигнатурами функций — убедитесь, что обертки правильно передают все аргументы оригинальной функции.
Утечки памяти — избегайте хранения больших объемов данных в замыканиях декораторов.
Рекурсивные циклы — будьте осторожны с декораторами, которые вызывают декорируемую функцию более одного раза.
Проблемы многопоточности — используйте потокобезопасные структуры данных в декораторах, которые могут использоваться в многопоточной среде.

Следуя этим рекомендациям, вы сможете создавать сложные цепочки декораторов, которые не только работают правильно, но и легко отлаживаются при необходимости.

Декораторы — это не просто синтаксический сахар, а мощный архитектурный инструмент, позволяющий создавать модульные, тестируемые и легко расширяемые приложения. Освоив создание и объединение декораторов, вы сможете элегантно решать сложные задачи без дублирования кода, применяя принцип разделения ответственности. Помните, что истинная мощь декораторов раскрывается не в их индивидуальном использовании, а в искусном комбинировании, позволяющем создавать сложные поведенческие паттерны с минимальными затратами.

Декораторы Python: создание и комбинирование для чистого кода

Базовые принципы создания декораторов в Python

Декораторы с параметрами: расширяем функциональность

Объединение декораторов: правила и порядок выполнения

Практические кейсы комбинирования декораторов Python

Оптимизация и отладка вложенных декораторов

Загрузка...