@decorator

デコレータ（関数とクラス）

意味関数を拡張

@decoratorとは？

@decoratorは、既存の関数を変更せずに、その関数に新たな機能を追加したい場合に使います。例えば、実行時間を計測したり、ログを出力するなどの機能を簡単に追加できます。

@decoratorの具体的な使い方

実行時間計測デコレータ

import time

def measure_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f'{func.__name__}の実行時間: {end_time - start_time:.4f}秒')
        return result
    return wrapper

@measure_time
def slow_function():
    time.sleep(2)
    print('処理が完了しました')

slow_function()

👇出力結果

処理が完了しました
slow_functionの実行時間: 2.0021秒

measure_timeデコレータは、関数の実行時間を計測し、結果を表示します。slow_function()に適用することで、その関数の実行時間を自動的に計測できます。

アクセス制御デコレータ

def require_auth(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 実際の認証ロジックはここに実装します
        is_authenticated = True
        
        if is_authenticated:
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            return '認証が必要です'
    return wrapper

@require_auth
def sensitive_operation():
    return '機密情報にアクセスしました'

# 認証済みの場合
print(sensitive_operation())

# 認証が必要な場合（is_authenticatedをFalseに変更して試してください）
# print(sensitive_operation())

👇出力結果

機密情報にアクセスしました

require_authデコレータは、関数が呼び出される前に認証チェックを行います。認証が成功した場合のみ元の関数を実行し、そうでない場合はエラーメッセージを返します。これにより、特定の操作に対してアクセス制御を簡単に実装できます。

@decoratorに関するよくある質問

Q. デコレータの複数適用は可能？

A. はい、複数のデコレータを同時に適用できます。適用順序は上から下へと処理されます。例えば、@decorator1 @decorator2 def func(): ... の場合、decorator2が先に適用され、その結果にdecorator1が適用されます。

Q. クラスにもデコレータ使える？

A. はい、クラスにもデコレータを適用できます。クラスデコレータは、クラスの定義を変更したり、新しい機能を追加したりするのに使用されます。

Q. 引数付きデコレータとは？

A. 引数付きデコレータは、デコレータ自体にパラメータを渡すことができる高度な使用方法です。これにより、デコレータの動作をカスタマイズできます。実装には、通常、3層のネストされた関数が必要です。

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