@my_decorator 문법은 greet = my_decorator(greet)의 설탕 문법입니다 — greet를 wrapper로 대체하며, 이는 원본 호출 주위에서 추가 코드를 실행합니다. *args, **kwargs는 wrapper가 어떤 함수 시그니처에도 동작하게 합니다.
import time, functools
def timed(func):
@functools.wraps(func) # func의 이름/독스트링을 보존 (중요!)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
print(f"{func.__name__} took {time.perf_counter() - start:.3f}s")
return result
return wrapper
@timed
def slow_task():
time.sleep(1)
@functools.wraps(func)는 중요합니다 — 이것이 없으면 감싼 함수가 원래 이름과 독스트링을 잃습니다.
def repeat(times): # 바깥쪽이 decorator의 인수를 받음
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(times):
func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@repeat(times=3)
def hello(): print("hi") # "hi"를 세 번 출력
매개변수화된 decorator는 추가 계층(decorator를 반환하는 함수)이 필요합니다.
@property → 메서드를 계산된 속성으로 전환
@staticmethod / @classmethod → 메서드 유형
@functools.lru_cache → 결과 메모이제이션
@app.route("/") → 웹 프레임워크 라우팅 (Flask)
@pytest.fixture → 테스트 픽스처
decorator는 함수에 재사용 가능한 동작(로깅, 타이밍, 캐싱, 인증, 검증, 라우팅)을 깔끔하고 선언적으로 추가하기 위한 강력하고 독특하게 Pythonic한 기능입니다 — 횡단 관심사를 핵심 로직에서 분리합니다.
이들은 실제 Python 도처에 있습니다: 웹 프레임워크(@app.route), 캐싱(@lru_cache), 클래스(@property), 테스트 등이죠.
이들을 작성하는 방법(wrapper 함수, *args/**kwargs, functools.wraps)과 매개변수화된 형태를 이해하면 생태계의 decorator를 올바르게 사용하고 자신만의 재사용 가능한 추상화를 만들 수 있습니다.
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