การเขียนเดคอเรเตอร์แบบกำหนดเอง
สร้างเดคอเรเตอร์ด้วยฟังก์ชันตัวห่อและ functools.wraps
การเขียนเดคอเรเตอร์แบบกำหนดเอง เป็นบทเรียน Python Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน Python Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส Python Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน
บทนำ
เดคอเรเตอร์คืออะไร
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'))รูปแบบ Wrapper
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
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)เดคอเรเตอร์ที่รับอาร์กิวเมนต์
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()การซ้อนเดคอเรเตอร์
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())เดคอเรเตอร์ที่สร้างจากคลาส
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)เดคอเรเตอร์สำหรับจดจำผลลัพธ์
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))เดคอเรเตอร์สำหรับการอนุญาต
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)เดคอเรเตอร์สำหรับลองใหม่
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')แนวทางปฏิบัติที่ดีสำหรับเดคอเรเตอร์
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))ตรวจสอบอย่างรวดเร็ว
ทบทวน
เรียนรู้ต่อไป
คำถามที่พบบ่อย
บทเรียน “การเขียนเดคอเรเตอร์แบบกำหนดเอง” ฟรีหรือไม่
ใช่ — ข้อความเต็มของ “การเขียนเดคอเรเตอร์แบบกำหนดเอง” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส Python Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส Python Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน
คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “การเขียนเดคอเรเตอร์แบบกำหนดเอง”
สร้างเดคอเรเตอร์ด้วยฟังก์ชันตัวห่อและ functools.wraps คุณปฏิบัติ Python Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน
คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน Python Academy หรือไม่
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน Python Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน
บทเรียน “การเขียนเดคอเรเตอร์แบบกำหนดเอง” ใช้เวลานานแค่ไหน
บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย
ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน Python Academy นี้ได้ไหม
ได้ บทเรียน Python Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ
บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้
- ฟังก์ชันในฐานะออบเจ็กต์ชั้นหนึ่ง
- การเขียนเดคอเรเตอร์แบบกำหนดเอง
- เดคอเรเตอร์ @property
- @classmethod และ @staticmethod