Привет, Джейн здесь.
Давайте углубимся в тему, которая близка моему сердцу и карьере: повышение эффективности кода. Проведя более 8 лет в мире программирования, работая в стартапе, который вот-вот выйдет на биржу (но, тсс, юридические вещи), я начал ценить мощь декораторов Python. Сегодня я рад поделиться с вами тремя лучшими декораторами Python, которые могут серьезно повысить уровень вашей игры с кодом.
1. @time_it: Отслеживание времени выполнения
Время — деньги, особенно в мире разработки программного обеспечения. Декоратор @time_it сэкономил мне бесчисленное количество часов отладки и оптимизации. Когда функция обернута, она автоматически рассчитывает время выполнения. Этот драгоценный камень — чистое золото для выявления узких мест в вашем коде.
import time
def time_it(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"{func.__name__} took {end_time - start_time} seconds to run.")
return result
return wrapper
@time_it
def complex_calculation():
# Your complex logic here
pass
2. @memoize: Кэширование дорогостоящих вычислений
Представьте себе, что вы снова и снова пересчитываете один и тот же результат — кошмар для эффективности, не так ли? Встречайте @memoize, декоратор, кэширующий выходные данные функции. Этот декоратор спасает жизнь при выполнении ресурсоемких задач или рекурсивных функций.
def memoize(func):
cache = {}
def wrapper(*args):
if args not in cache:
cache[args] = func(*args)
return cache[args]
return wrapper
@memoize
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
3. @validate_args: Обеспечение достоверности входных данных
Мусор на входе, мусор на выходе. Мы все были там. Декоратор @validate_args помогает предотвратить непредвиденные ошибки, проверяя входные аргументы перед запуском функции. Это похоже на систему безопасности для логики вашего кода.
def validate_args(*arg_types):
def…
