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Python Academy · Lezione

Scrittura di decorator personalizzati

Crei decorator utilizzando funzioni wrapper e functools.wraps.

Scrittura di decorator personalizzati è una lezione Python Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Python Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Introduzione

I decoratori sono funzioni che avvolgono altre funzioni, aggiungendo comportamento prima o dopo l'esecuzione senza modificare l'originale.

Che cos'è un decoratore?

@decorator sopra una funzione è zucchero sintattico per: func = decorator(func). Il decoratore riceve la funzione e restituisce un wrapper.
def shout(func):
    def wrapper(*a, **kw):
        result = func(*a, **kw)
        return str(result).upper()
    return wrapper
@shout
def greet(name): return f'hello {name}'
print(greet('Alice'))

Il pattern del wrapper

La funzione wrapper ha la stessa firma dell'originale. Richiama l'originale al proprio interno e aggiunge comportamento attorno a essa.
def timer(func):
    import time
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f'{func.__name__} took {time.time()-start:.4f}s')
        return result
    return wrapper
@timer
def slow(): import time; time.sleep(0.01)
slow()

functools.wraps

@wraps(func) applicato al wrapper conserva __name__, __doc__ e __annotations__ della funzione originale.
from functools import wraps
def log(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*a, **kw):
        print(f'calling {func.__name__}')
        return func(*a, **kw)
    return wrapper
@log
def add(a, b): return a + b
print(add.__name__)
add(1, 2)

Decoratore con argomenti

Un decoratore con argomenti richiede un ulteriore livello di wrapping: una funzione factory che riceve gli argomenti e restituisce il decoratore.
def repeat(n):
    def decorator(func):
        from functools import wraps
        @wraps(func)
        def wrapper(*a, **kw):
            for _ in range(n): func(*a, **kw)
        return wrapper
    return decorator
@repeat(3)
def hi(): print('hi')
hi()

Composizione dei decoratori

Più decoratori vengono applicati dal basso verso l'alto: @d2 @d1 significa func = d2(d1(func)). Quello più esterno (in alto) viene eseguito per ultimo.
def bold(f):
    from functools import wraps
    @wraps(f)
    def w(*a,**k): return '<b>' + f(*a,**k) + '</b>'
    return w
def italic(f):
    from functools import wraps
    @wraps(f)
    def w(*a,**k): return '<i>' + f(*a,**k) + '</i>'
    return w
@bold
@italic
def text(): return 'hello'
print(text())

Decoratore basato su una classe

Una classe con __call__ può essere un decoratore. Conserva lo stato tra una chiamata e l'altra.
class Counter:
    def __init__(self, func): self.func,self.count=func,0
    def __call__(self, *a, **kw):
        self.count+=1
        return self.func(*a, **kw)
@Counter
def greet(name): return f'hi {name}'
greet('Alice'); greet('Bob')
print(greet.count)

Decoratore per la memoizzazione

Memorizzi i risultati precedenti per evitare di ricalcolarli: if args in cache: return cache[args]. functools.lru_cache lo fa in modo integrato.
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n):
    if n < 2: return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)
print(fib(30))

Decoratore per l'autorizzazione

I decoratori sono comuni per il controllo degli accessi: verifichi che l'utente abbia effettuato l'accesso prima di eseguire la funzione.
def requires_auth(func):
    from functools import wraps
    @wraps(func)
    def wrapper(user, *a, **kw):
        if not user.get('authenticated'):
            raise PermissionError('Not authenticated')
        return func(user, *a, **kw)
    return wrapper
@requires_auth
def dashboard(user): return 'Welcome!'
try: dashboard({'authenticated': False})
except PermissionError as e: print(e)

Decoratore per i tentativi ripetuti

Avvolga una funzione per riprovare in caso di errore: for _ in range(retries): try: return func() except Exception: pass
import random
from functools import wraps
def retry(times=3):
    def dec(func):
        @wraps(func)
        def wrapper(*a, **kw):
            for i in range(times):
                try: return func(*a, **kw)
                except Exception as e:
                    if i==times-1: raise
        return wrapper
    return dec
@retry(3)
def flaky():
    if random.random()<0.7: raise ValueError
    return 'ok'
try: print(flaky())
except ValueError: print('failed')

Buone pratiche per i decoratori

Utilizzi sempre @functools.wraps. Mantenga i decoratori focalizzati su un singolo compito. Documenti ciò che aggiungono. Verifichi il decoratore separatamente dalla funzione decorata.
from functools import wraps
def validate_positive(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(x, *a, **kw):
        if x <= 0: raise ValueError(f'{x} must be positive')
        return func(x, *a, **kw)
    return wrapper
@validate_positive
def sqrt(x): return x**0.5
print(sqrt(9))

Controllo rapido

Che cosa fa @functools.wraps(func) quando viene applicato a un wrapper?

Riepilogo

Decoratori: func = decorator(func). Utilizzi wrapper(*args, **kwargs). @wraps conserva i metadati. I decoratori parametrizzati aggiungono un ulteriore livello. È possibile combinarli con più @decorators.

Continui

Ottimi progressi! Continui per padroneggiare il prossimo concetto.

Domande Frequenti

La lezione «Scrittura di decorator personalizzati» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Scrittura di decorator personalizzati» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Python Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Python Academy include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Scrittura di decorator personalizzati»?

Crei decorator utilizzando funzioni wrapper e functools.wraps. Eserciti Python Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Python Academy?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Python Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Scrittura di decorator personalizzati»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Python Academy?

Sì. Ogni lezione Python Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

Tutte le lezioni di questo corso

  1. Funzioni come oggetti di prima classe
  2. Scrittura di decorator personalizzati
  3. Il decorator @property
  4. @classmethod e @staticmethod
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