# Decorator in Python

**Published by:** [Primrose](https://paragraph.com/@primrose/)
**Published on:** 2022-10-06
**URL:** https://paragraph.com/@primrose/decorator-in-python

## Content

Decorator Simple Examplesimport time 간단한 문제에서 decorator의 쓰임을 찾아보자. decorator => 함수를 input으로 받아서 => 새로운 함수를 만들어서 리턴 함수를 받아 새로운 함수를 리턴하는 함수import time def hello(name): print("Hello, my name is " + name) def track_time(func): def new_func(*args, **kwargs): start_time = time.time() func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"Execute Time : {end_time - start_time}") return new_func hello = track_time(hello) hello("primrose") # ## # 확장성을 위해 track_time이라는 데코레이터 함수를 만든다. 인자로 함수를 받고, 내부의 함수를 리턴해준다. # 리턴되는 함수는 데코레이터 함수 안에서 정의된 함수이고, 확장성을 위해 packing한다. """ Hello, my name is primrose Execute Time : 2.193450927734375e-05 """ 위에서 hello = track_time(hello)라는 식으로 함수를 wrapping했는데, 파이썬에서는 이것을 다음과 같이 표현이 가능하다다음과 같이 `advanced_hello` 함수 위에 @track_time이라고 적으면 advanced_hello 함수를 인자로 받아서 track_time 함수가 decorate(장식)하여 새로운 함수가 반환된다. 이름은 advanced_hello 이지만 데코레이터가 있고 없고의 결과는 완전히 다르다. @track_time def advanced_hello(name): print("Hello, my name is " + name) advanced_hello("primrose") """ Hello, my name is primrose Execute Time : 3.814697265625e-06 """ 위에서는 데코레이터가 하나였지만, 중첩(nested)도 가능하다. 시간을 측정하는 track_time뿐 아니라, 시작과 끝을 알려주는 데코레이터 함수도 만들었다.def start(func): print("start_func decorator applied") def wrapper(*args, **kwargs): print("function is called now") return func(*args, **kwargs) return wrapper def finish(func): print("finish_func decorator applied") def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) print("function is finished now") return result return wrapper @track_time @finish @start def nested_hello(name): print("Hello, my name is " + name) nested_hello("primrose") """ start_func decorator applied finish_func decorator applied function is called now Hello, my name is primrose function is finished now Execute Time : 5.9604644775390625e-06 """ 아래는 간단한 데코레이터 활용 예시, 피보나치(엄연히 따지자면 메모이제이션)에서 사용 가능 !def cache_memoization(func): __cache = {} def wrapper(*args): if args in __cache: return __cache[args] else: result = func(*args) __cache.update({args: result}) return result return wrapper @cache_memoization def fibo(n): return n if n < 2 else fibo(n-1) + fibo(n-2) fibo(100)

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