Criando um decorator personalizado para uma função em Python

No mundo da programação, um decorator é uma forma de adicionar funcionalidades a uma função sem alterar sua implementação. Em Python, o module functools nos fornece uma série de decorators que podemos usar para criar nossas próprias funcionalidades.

Criando um decorator personalizado

Para criar um decorator personalizado, precisamos importar o module functools e criar uma função que vamos decorar. Em seguida, usaremos a função wraps para wrapar a nossa função existente com o nosso novo decorator.

Passando argumentos ao decorator

Se queremos passar argumentos ao nosso decorator, podemos fazê-lo usando a função functools.partial. Essa função nos permite criar uma função parcialmente aplicada, que é uma função que tem alguns de seus argumentos preenchidos.

Usando o decorator personalizado

Uma vez que criamos nossu decorator personalizado, podemos usar ele para decorar nossas funções e adicionar funcionalidades sem alterar sua implementação. Por exemplo, podemos usar o decorator para armazenar informações sobre a função, como o nome da função e o número de argumentos.

Exemplo de código: decorator personalizado para uma função

import functools
def my_decorator(func):
    return func("Hello, world!")
@functools.wraps(my_decorator)

Usando o decorator personalizado com argumentos

Se queremos passar argumentos ao nosso decorator, podemos fazê-lo usando a função functools.partial. Por exemplo, podemos criar uma função que imprime uma mensagem na tela com o nome da função e o número de argumentos.

Exemplo de código: decorator personalizado com argumentos

import functools
def my_decorator(func, arg1, arg2):
    return func("Hello, world!", arg1, arg2)
@functools.wraps(my_decorator)

Conclusão

Neste vídeo, você aprendeu a criar um decorator personalizado para uma função em Python usando o module functools. O decorator armazena informações sobre a função, como o nome da função e o número de argumentos.

Agora você pode criar seus próprios decorators personalizados para adicionar funcionalidades às suas funções em Python.

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