Si vous n'êtes pas dans de longues explications, voir Paolo Bergantino de réponse.
Décorateur Bases
Python fonctions sont des objets
Pour comprendre les décorateurs, vous devez d'abord comprendre que les fonctions sont des objets en Python.
Ceci a des conséquences importantes. Nous allons voir pourquoi, avec un exemple simple :
def shout(word="yes"):
return word.capitalize()+"!"
print shout()
# outputs : 'Yes!'
# As an object, you can assign the function to a variable like any
# other object
scream = shout
# Notice we don't use parentheses: we are not calling the function, we are
# putting the function "shout" into the variable "scream".
# It means you can then call "shout" from "scream":
print scream()
# outputs : 'Yes!'
# More than that, it means you can remove the old name 'shout', and
# the function will still be accessible from 'scream'
del shout
try:
print shout()
except NameError, e:
print e
#outputs: "name 'shout' is not defined"
print scream()
# outputs: 'Yes!'
D'accord! Gardez cela à l'esprit. Nous allons revenir prochainement.
Une autre propriété intéressante des fonctions Python, c'est qu'ils peuvent être définies... à l'intérieur d'une autre fonction!
def talk():
# You can define a function on the fly in "talk" ...
def whisper(word="yes"):
return word.lower()+"..."
# ... and use it right away!
print whisper()
# You call "talk", that defines "whisper" EVERY TIME you call it, then
# "whisper" is called in "talk".
talk()
# outputs:
# "yes..."
# But "whisper" DOES NOT EXIST outside "talk":
try:
print whisper()
except NameError, e:
print e
#outputs : "name 'whisper' is not defined"*
Python's functions are objects
Des références de fonctions
Bon, toujours ici? Maintenant la partie amusante...
Vous avez vu que les fonctions sont des objets. Par conséquent, les fonctions:
- peut être affectée à une variable
- il peut être défini dans une autre fonction
Cela signifie qu' une fonction peut - return
d'une autre fonction. Avoir un coup d'oeil!
def getTalk(kind="shout"):
# We define functions on the fly
def shout(word="yes"):
return word.capitalize()+"!"
def whisper(word="yes") :
return word.lower()+"...";
# Then we return one of them
if kind == "shout":
# We don't use "()", we are not calling the function,
# we are returning the function object
return shout
else:
return whisper
# How do you use this strange beast?
# Get the function and assign it to a variable
talk = getTalk()
# You can see that "talk" is here a function object:
print talk
#outputs : <function shout at 0xb7ea817c>
# The object is the one returned by the function:
print talk()
#outputs : Yes!
# And you can even use it directly if you feel wild:
print getTalk("whisper")()
#outputs : yes...
Mais attendez...il y a plus!
Si vous pouvez - return
d'une fonction, vous pouvez passer de l'un comme paramètre:
def doSomethingBefore(func):
print "I do something before then I call the function you gave me"
print func()
doSomethingBefore(scream)
#outputs:
#I do something before then I call the function you gave me
#Yes!
Et bien, vous avez tout le nécessaire pour comprendre les décorateurs. Vous voyez, les décorateurs sont des "wrappers", ce qui signifie qu' ils vous permettent d'exécuter du code avant et après la fonction qu'ils décorent sans modifier la fonction elle-même.
Fabriqués à la main décorateurs
Comment vous pouvez le faire manuellement:
# A decorator is a function that expects ANOTHER function as parameter
def my_shiny_new_decorator(a_function_to_decorate):
# Inside, the decorator defines a function on the fly: the wrapper.
# This function is going to be wrapped around the original function
# so it can execute code before and after it.
def the_wrapper_around_the_original_function():
# Put here the code you want to be executed BEFORE the original
# function is called
print "Before the function runs"
# Call the function here (using parentheses)
a_function_to_decorate()
# Put here the code you want to be executed AFTER the original
# function is called
print "After the function runs"
# At this point, "a_function_to_decorate" HAS NEVER BEEN EXECUTED.
# We return the wrapper function we have just created.
# The wrapper contains the function and the code to execute before
# and after. It's ready to use!
return the_wrapper_around_the_original_function
# Now imagine you create a function you don't want to ever touch again.
def a_stand_alone_function():
print "I am a stand alone function, don't you dare modify me"
a_stand_alone_function()
#outputs: I am a stand alone function, don't you dare modify me
# Well, you can decorate it to extend its behavior.
# Just pass it to the decorator, it will wrap it dynamically in
# any code you want and return you a new function ready to be used:
a_stand_alone_function_decorated = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function_decorated()
#outputs:
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs
Maintenant, vous voulez sans doute que chaque fois que vous appelez a_stand_alone_function
, a_stand_alone_function_decorated
est appelé à la place. C'est facile, il suffit de remplacer a_stand_alone_function
avec la fonction renvoyée par my_shiny_new_decorator
:
a_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(a_stand_alone_function)
a_stand_alone_function()
#outputs:
#Before the function runs
#I am a stand alone function, don't you dare modify me
#After the function runs
# And guess what? That's EXACTLY what decorators do!
Les décorateurs démystifié
L'exemple précédent, à l'aide de la décoratrice de la syntaxe:
@my_shiny_new_decorator
def another_stand_alone_function():
print "Leave me alone"
another_stand_alone_function()
#outputs:
#Before the function runs
#Leave me alone
#After the function runs
Oui, c'est tout, c'est aussi simple que cela. @decorator
est juste un raccourci vers:
another_stand_alone_function = my_shiny_new_decorator(another_stand_alone_function)
Les décorateurs sont juste un pythonic variante du modèle décorateur. Il existe plusieurs motifs de conception incorporé en Python à la facilité de développement (comme les itérateurs).
Bien sûr, vous pouvez accumuler des décorateurs:
def bread(func):
def wrapper():
print "</''''''\>"
func()
print "<\______/>"
return wrapper
def ingredients(func):
def wrapper():
print "#tomatoes#"
func()
print "~salad~"
return wrapper
def sandwich(food="--ham--"):
print food
sandwich()
#outputs: --ham--
sandwich = bread(ingredients(sandwich))
sandwich()
#outputs:
#</''''''\>
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>
À l'aide de l'Python décorateur syntaxe:
@bread
@ingredients
def sandwich(food="--ham--"):
print food
sandwich()
#outputs:
#</''''''\>
# #tomatoes#
# --ham--
# ~salad~
#<\______/>
L'ordre que vous avez défini les décorateurs QUESTIONS:
@ingredients
@bread
def strange_sandwich(food="--ham--"):
print food
strange_sandwich()
#outputs:
##tomatoes#
#</''''''\>
# --ham--
#<\______/>
# ~salad~
Maintenant: pour répondre à la question...
En conclusion, vous pouvez facilement voir comment répondre à la question:
# The decorator to make it bold
def makebold(fn):
# The new function the decorator returns
def wrapper():
# Insertion of some code before and after
return "<b>" + fn() + "</b>"
return wrapper
# The decorator to make it italic
def makeitalic(fn):
# The new function the decorator returns
def wrapper():
# Insertion of some code before and after
return "<i>" + fn() + "</i>"
return wrapper
@makebold
@makeitalic
def say():
return "hello"
print say()
#outputs: <b><i>hello</i></b>
# This is the exact equivalent to
def say():
return "hello"
say = makebold(makeitalic(say))
print say()
#outputs: <b><i>hello</i></b>
Vous pouvez maintenant laisser juste heureux, ou brûler votre cerveau un peu plus et voir des usages avancés des décorateurs.
La prise de décorateurs au niveau suivant
Passage d'arguments à la fonction assortis
# It's not black magic, you just have to let the wrapper
# pass the argument:
def a_decorator_passing_arguments(function_to_decorate):
def a_wrapper_accepting_arguments(arg1, arg2):
print "I got args! Look:", arg1, arg2
function_to_decorate(arg1, arg2)
return a_wrapper_accepting_arguments
# Since when you are calling the function returned by the decorator, you are
# calling the wrapper, passing arguments to the wrapper will let it pass them to
# the decorated function
@a_decorator_passing_arguments
def print_full_name(first_name, last_name):
print "My name is", first_name, last_name
print_full_name("Peter", "Venkman")
# outputs:
#I got args! Look: Peter Venkman
#My name is Peter Venkman
La décoration des méthodes
Une chouette chose à propos de Python, c'est que les méthodes et les fonctions sont les mêmes. La seule différence est que les méthodes s'attendre à ce que leur premier argument est une référence à l'objet courant (self
).
Cela signifie que vous pouvez construire un décorateur pour les méthodes de la même façon! N'oubliez pas de prendre en self
compte:
def method_friendly_decorator(method_to_decorate):
def wrapper(self, lie):
lie = lie - 3 # very friendly, decrease age even more :-)
return method_to_decorate(self, lie)
return wrapper
class Lucy(object):
def __init__(self):
self.age = 32
@method_friendly_decorator
def sayYourAge(self, lie):
print "I am %s, what did you think?" % (self.age + lie)
l = Lucy()
l.sayYourAge(-3)
#outputs: I am 26, what did you think?
Si vous êtes faisant usage général décorateur--celui que vous allez appliquer à n'importe quelle fonction ou de la méthode, peu importe ses arguments--puis il suffit d'utiliser *args, **kwargs
:
def a_decorator_passing_arbitrary_arguments(function_to_decorate):
# The wrapper accepts any arguments
def a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments(*args, **kwargs):
print "Do I have args?:"
print args
print kwargs
# Then you unpack the arguments, here *args, **kwargs
# If you are not familiar with unpacking, check:
# http://www.saltycrane.com/blog/2008/01/how-to-use-args-and-kwargs-in-python/
function_to_decorate(*args, **kwargs)
return a_wrapper_accepting_arbitrary_arguments
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_no_argument():
print "Python is cool, no argument here."
function_with_no_argument()
#outputs
#Do I have args?:
#()
#{}
#Python is cool, no argument here.
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_arguments(a, b, c):
print a, b, c
function_with_arguments(1,2,3)
#outputs
#Do I have args?:
#(1, 2, 3)
#{}
#1 2 3
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def function_with_named_arguments(a, b, c, platypus="Why not ?"):
print "Do %s, %s and %s like platypus? %s" %\
(a, b, c, platypus)
function_with_named_arguments("Bill", "Linus", "Steve", platypus="Indeed!")
#outputs
#Do I have args ? :
#('Bill', 'Linus', 'Steve')
#{'platypus': 'Indeed!'}
#Do Bill, Linus and Steve like platypus? Indeed!
class Mary(object):
def __init__(self):
self.age = 31
@a_decorator_passing_arbitrary_arguments
def sayYourAge(self, lie=-3): # You can now add a default value
print "I am %s, what did you think ?" % (self.age + lie)
m = Mary()
m.sayYourAge()
#outputs
# Do I have args?:
#(<__main__.Mary object at 0xb7d303ac>,)
#{}
#I am 28, what did you think?
Passage d'arguments à l'décorateur
Bien, maintenant que diriez-vous de passer des arguments au décorateur lui-même?
Cela peut être un peu tordu, depuis un décorateur doit accepter une fonction comme argument. Par conséquent, vous ne pouvez pas passer le décoré de la fonction d'arguments directement à la décoratrice.
Avant de se précipiter à la solution, nous allons écrire un petit rappel:
# Decorators are ORDINARY functions
def my_decorator(func):
print "I am an ordinary function"
def wrapper():
print "I am function returned by the decorator"
func()
return wrapper
# Therefore, you can call it without any "@"
def lazy_function():
print "zzzzzzzz"
decorated_function = my_decorator(lazy_function)
#outputs: I am an ordinary function
# It outputs "I am an ordinary function", because that's just what you do:
# calling a function. Nothing magic.
@my_decorator
def lazy_function():
print "zzzzzzzz"
#outputs: I am an ordinary function
C'est exactement la même. "my_decorator
" est appelé. Ainsi, lorsque vous @my_decorator
, vous dites Python pour appeler la fonction 'étiquetés par la variable "my_decorator
"'.
C'est important! L'étiquette vous donner peut pointer directement vers le décorateur-ou pas.
Let's get mal.
def decorator_maker():
print "I make decorators! I am executed only once: "+\
"when you make me create a decorator."
def my_decorator(func):
print "I am a decorator! I am executed only when you decorate a function."
def wrapped():
print ("I am the wrapper around the decorated function. "
"I am called when you call the decorated function. "
"As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.")
return func()
print "As the decorator, I return the wrapped function."
return wrapped
print "As a decorator maker, I return a decorator"
return my_decorator
# Let's create a decorator. It's just a new function after all.
new_decorator = decorator_maker()
#outputs:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
# Then we decorate the function
def decorated_function():
print "I am the decorated function."
decorated_function = new_decorator(decorated_function)
#outputs:
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function
# Let's call the function:
decorated_function()
#outputs:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.
Pas de surprise ici.
Nous allons faire EXACTEMENT la même chose, mais ignorer tous les satanés variables intermédiaires:
def decorated_function():
print "I am the decorated function."
decorated_function = decorator_maker()(decorated_function)
#outputs:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function.
# Finally:
decorated_function()
#outputs:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.
Nous allons faire encore plus court:
@decorator_maker()
def decorated_function():
print "I am the decorated function."
#outputs:
#I make decorators! I am executed only once: when you make me create a decorator.
#As a decorator maker, I return a decorator
#I am a decorator! I am executed only when you decorate a function.
#As the decorator, I return the wrapped function.
#Eventually:
decorated_function()
#outputs:
#I am the wrapper around the decorated function. I am called when you call the decorated function.
#As the wrapper, I return the RESULT of the decorated function.
#I am the decorated function.
Hé, vous avez vu cela? Nous avons utilisé un appel de fonction avec le "@
" de la syntaxe! :-)
Donc, retour à la décorateurs avec des arguments. Si nous pouvons utiliser des fonctions pour générer le décorateur à la volée, on peut passer des arguments à cette fonction, non?
def decorator_maker_with_arguments(decorator_arg1, decorator_arg2):
print "I make decorators! And I accept arguments:", decorator_arg1, decorator_arg2
def my_decorator(func):
# The ability to pass arguments here is a gift from closures.
# If you are not comfortable with closures, you can assume it's ok,
# or read: http://stackoverflow.com/questions/13857/can-you-explain-closures-as-they-relate-to-python
print "I am the decorator. Somehow you passed me arguments:", decorator_arg1, decorator_arg2
# Don't confuse decorator arguments and function arguments!
def wrapped(function_arg1, function_arg2) :
print ("I am the wrapper around the decorated function.\n"
"I can access all the variables\n"
"\t- from the decorator: {0} {1}\n"
"\t- from the function call: {2} {3}\n"
"Then I can pass them to the decorated function"
.format(decorator_arg1, decorator_arg2,
function_arg1, function_arg2))
return func(function_arg1, function_arg2)
return wrapped
return my_decorator
@decorator_maker_with_arguments("Leonard", "Sheldon")
def decorated_function_with_arguments(function_arg1, function_arg2):
print ("I am the decorated function and only knows about my arguments: {0}"
" {1}".format(function_arg1, function_arg2))
decorated_function_with_arguments("Rajesh", "Howard")
#outputs:
#I make decorators! And I accept arguments: Leonard Sheldon
#I am the decorator. Somehow you passed me arguments: Leonard Sheldon
#I am the wrapper around the decorated function.
#I can access all the variables
# - from the decorator: Leonard Sheldon
# - from the function call: Rajesh Howard
#Then I can pass them to the decorated function
#I am the decorated function and only knows about my arguments: Rajesh Howard
Ici, il est: un décorateur avec des arguments. Les Arguments peuvent être définies comme des variables:
c1 = "Penny"
c2 = "Leslie"
@decorator_maker_with_arguments("Leonard", c1)
def decorated_function_with_arguments(function_arg1, function_arg2):
print ("I am the decorated function and only knows about my arguments:"
" {0} {1}".format(function_arg1, function_arg2))
decorated_function_with_arguments(c2, "Howard")
#outputs:
#I make decorators! And I accept arguments: Leonard Penny
#I am the decorator. Somehow you passed me arguments: Leonard Penny
#I am the wrapper around the decorated function.
#I can access all the variables
# - from the decorator: Leonard Penny
# - from the function call: Leslie Howard
#Then I can pass them to the decorated function
#I am the decorated function and only knows about my arguments: Leslie Howard
Comme vous pouvez le voir, vous pouvez passer des arguments à le décorateur, comme n'importe quelle fonction à l'aide de cette astuce. Vous pouvez même utiliser *args, **kwargs
si vous le souhaitez. Mais rappelez-vous, les décorateurs sont appelé qu'une seule fois. Juste au moment où Python importe le script. Vous ne pouvez pas définir de manière dynamique les arguments par la suite. Quand tu fais "importer x", la fonction est déjà décorée, de sorte que vous ne pouvez pas
changer quoi que ce soit.
Passons à la pratique: la décoration d'un décorateur
Ok, comme un bonus, je vais vous donner un extrait de code pour faire toute décorateur d'accepter de façon générique tout argument. Après tout, pour accepter des arguments, nous avons créé notre décorateur à l'aide d'une autre fonction.
Nous avons terminé le décorateur.
Rien d'autre, on l'a vu récemment qui a enveloppé la fonction?
Oh oui, décorateurs!
Nous allons avoir du plaisir et d'écrire un décorateur pour les décorateurs:
def decorator_with_args(decorator_to_enhance):
"""
This function is supposed to be used as a decorator.
It must decorate an other function, that is intended to be used as a decorator.
Take a cup of coffee.
It will allow any decorator to accept an arbitrary number of arguments,
saving you the headache to remember how to do that every time.
"""
# We use the same trick we did to pass arguments
def decorator_maker(*args, **kwargs):
# We create on the fly a decorator that accepts only a function
# but keeps the passed arguments from the maker.
def decorator_wrapper(func):
# We return the result of the original decorator, which, after all,
# IS JUST AN ORDINARY FUNCTION (which returns a function).
# Only pitfall: the decorator must have this specific signature or it won't work:
return decorator_to_enhance(func, *args, **kwargs)
return decorator_wrapper
return decorator_maker
Il peut être utilisé comme suit:
# You create the function you will use as a decorator. And stick a decorator on it :-)
# Don't forget, the signature is "decorator(func, *args, **kwargs)"
@decorator_with_args
def decorated_decorator(func, *args, **kwargs):
def wrapper(function_arg1, function_arg2):
print "Decorated with", args, kwargs
return func(function_arg1, function_arg2)
return wrapper
# Then you decorate the functions you wish with your brand new decorated decorator.
@decorated_decorator(42, 404, 1024)
def decorated_function(function_arg1, function_arg2):
print "Hello", function_arg1, function_arg2
decorated_function("Universe and", "everything")
#outputs:
#Decorated with (42, 404, 1024) {}
#Hello Universe and everything
# Whoooot!
Je sais, la dernière fois que vous avez eu cette sensation, c'était après l'écoute d'un gars disant: "avant de comprendre la récursivité, vous devez d'abord comprendre la récursivité". Mais maintenant, ce n'est pas vous sentir bien à propos de la maîtrise de cette?
Meilleures pratiques: les décorateurs
- Les décorateurs ont été introduites en Python 2.4, alors assurez-vous de votre code sera exécuté sur >= 2.4.
- Les décorateurs de ralentir l'appel de la fonction. Gardez cela à l'esprit.
-
Vous ne pouvez pas annuler décorer une fonction. (Il y sont des hacks pour créer des décorateurs qui peut être enlevé, mais personne ne les utilise.) Pour une fois qu'une fonction est décoré, il est décoré pour tout le code.
- Les décorateurs de l'envelopper de fonctions, ce qui peut les rendre difficiles à déboguer. (C'est de mieux en mieux à partir de Python >= 2.5; voir ci-dessous).
L' functools
module a été introduit dans Python 2.5. Il comprend la fonction functools.wraps()
, qui copie le nom du module et docstring de la décorées fonction de son emballage.
(Fait amusant: functools.wraps()
est un décorateur! )
# For debugging, the stacktrace prints you the function __name__
def foo():
print "foo"
print foo.__name__
#outputs: foo
# With a decorator, it gets messy
def bar(func):
def wrapper():
print "bar"
return func()
return wrapper
@bar
def foo():
print "foo"
print foo.__name__
#outputs: wrapper
# "functools" can help for that
import functools
def bar(func):
# We say that "wrapper", is wrapping "func"
# and the magic begins
@functools.wraps(func)
def wrapper():
print "bar"
return func()
return wrapper
@bar
def foo():
print "foo"
print foo.__name__
#outputs: foo
Comment peut-décorateurs-elle être utile?
Maintenant la grande question: Que puis-je utiliser les décorateurs?
Paraître cool et puissant, mais un exemple concret serait génial. Eh bien, il ya plus de 1000 possibilités. Classique utilise sont l'extension d'un comportement de la fonction à partir d'une lib externe (vous ne pouvez pas la modifier), ou à des fins de débogage (vous ne voulez pas modifier, parce que c'est temporaire).
Vous pouvez les utiliser pour prolonger plusieurs fonctions dans un endroit SEC, comme ceci:
def benchmark(func):
"""
A decorator that prints the time a function takes
to execute.
"""
import time
def wrapper(*args, **kwargs):
t = time.clock()
res = func(*args, **kwargs)
print func.__name__, time.clock()-t
return res
return wrapper
def logging(func):
"""
A decorator that logs the activity of the script.
(it actually just prints it, but it could be logging!)
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
res = func(*args, **kwargs)
print func.__name__, args, kwargs
return res
return wrapper
def counter(func):
"""
A decorator that counts and prints the number of times a function has been executed
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
wrapper.count = wrapper.count + 1
res = func(*args, **kwargs)
print "{0} has been used: {1}x".format(func.__name__, wrapper.count)
return res
wrapper.count = 0
return wrapper
@counter
@benchmark
@logging
def reverse_string(string):
return str(reversed(string))
print reverse_string("Able was I ere I saw Elba")
print reverse_string("A man, a plan, a canoe, pasta, heros, rajahs, a coloratura, maps, snipe, percale, macaroni, a gag, a banana bag, a tan, a tag, a banana bag again (or a camel), a crepe, pins, Spam, a rut, a Rolo, cash, a jar, sore hats, a peon, a canal: Panama!")
#outputs:
#reverse_string ('Able was I ere I saw Elba',) {}
#wrapper 0.0
#wrapper has been used: 1x
#ablE was I ere I saw elbA
#reverse_string ('A man, a plan, a canoe, pasta, heros, rajahs, a coloratura, maps, snipe, percale, macaroni, a gag, a banana bag, a tan, a tag, a banana bag again (or a camel), a crepe, pins, Spam, a rut, a Rolo, cash, a jar, sore hats, a peon, a canal: Panama!',) {}
#wrapper 0.0
#wrapper has been used: 2x
#!amanaP :lanac a ,noep a ,stah eros ,raj a ,hsac ,oloR a ,tur a ,mapS ,snip ,eperc a ,)lemac a ro( niaga gab ananab a ,gat a ,nat a ,gab ananab a ,gag a ,inoracam ,elacrep ,epins ,spam ,arutaroloc a ,shajar ,soreh ,atsap ,eonac a ,nalp a ,nam A
Bien sûr, la bonne chose avec des décorateurs est que vous pouvez les utiliser tout de suite sur presque n'importe quoi sans avoir à réécrire. SEC, j'ai dit:
@counter
@benchmark
@logging
def get_random_futurama_quote():
from urllib import urlopen
result = urlopen("http://subfusion.net/cgi-bin/quote.pl?quote=futurama").read()
try:
value = result.split("<br><b><hr><br>")[1].split("<br><br><hr>")[0]
return value.strip()
except:
return "No, I'm ... doesn't!"
print get_random_futurama_quote()
print get_random_futurama_quote()
#outputs:
#get_random_futurama_quote () {}
#wrapper 0.02
#wrapper has been used: 1x
#The laws of science be a harsh mistress.
#get_random_futurama_quote () {}
#wrapper 0.01
#wrapper has been used: 2x
#Curse you, merciful Poseidon!
Python lui-même fournit plusieurs décorateurs: property
, staticmethod
, etc.
- Django utilise les décorateurs afin de gérer la mise en cache et les autorisations d'affichage.
- Tordu pour de faux inline asynchrone des appels de fonctions.
C'est vraiment une grande aire de jeux.