Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Learn Python
⌯ الديكوريتر ( Decorators ) :
ـ = = = = = = = = = = = = = = =
• الديكوريتر (أو ما يعرف بالمُعلِّق الوظيفي في بايثون) هو أسلوب برمجي يُستعمل للتعديل على سلوك الدوال أو الكلاسات دون الحاجة إلى التعديل على بنية الكود الأصلي.

• يتم ذلك عن طريق تغليف الدالة/الكلاس بدالة خارجية (تسمى الديكوريتر) تضيف أو تحسّن وظائف معيّنة قبل أو بعد أو حتى أثناء تنفيذ الدالة الأساسية.

⌯ كيف نُعرِّف (نستخدم) الديكوريتر ؟
ـ = = = = = = = = = = = = = = = = =
• عادةً يُنشأ الديكوريتر بواسطة دالة عليا ( Higher Order Function ) تستقبل دالة كمدخل، ثم تُرجع دالة جديدة بداخلها، تحتوي على كود إضافي أو معدل (التغليف).

مثال بسيط :

def my_decorator(func):
def wrapper():
print("قبل تنفيذ الدالة ...")
func()
print("بعد تنفيذ الدالة ...")
return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
print("مرحباً بالجميع!")

say_hello()

هنا:

1. ‏تُعرَّف الدالة my_decorator التي تستقبل الدالة func كوسيط.


2. ‏تُنشأ داخلها دالة أخرى اسمها wrapper تُنفذ أي كود إضافي قبل وبعد استدعاء func().


3. عندما نضع
@my_decorator فوق الدالة say_hello، فهذا يعني أننا نطبّق التغليف نفسه على الدالة say_hello.


⌯ استخدامات الديكوريتر الشائعة :
ـ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
• تسجيل النشاط Logging: مثلاً تسجيل وقت تنفيذ الدالة أو القيم المعادة.
• التأكد من الصلاحيات Checking Permissions: مثل أن يُنفذ كود معيّن فقط إن كان المستخدم لديه الصلاحيات المناسبة.
• قياس الأداء Performance Measurement: حساب المدة الزمنية التي تستغرقها الدالة في التنفيذ.
• التخزين المؤقت Caching: لتسريع استدعاء الدوال ذات الحسابات الثقيلة بتخزين نتائجها وإعادة استخدام النتيجة المخبأة عند الاستدعاء مرة أخرى.

⌯ ديكوريتر الدوال والدوال ذات الوسائط ( Arguments ) :
ـ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
• يمكن استخدام الديكوريتر مع دوال تأخذ وسائط، بحيث يتم تمرير تلك الوسائط للـ wrapper.

مثال:

def decorator_with_args(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("تم استدعاء الدالة بالوسائط التالية:", args, kwargs)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper

@decorator_with_args
def add(a, b):
return a + b

result = add(3, 5)
print("النتيجة:", result)

في هذا المثال:

1. نستخدم *args و **kwargs داخل wrapper حتى نلتقط أي عدد من الوسائط.

2. نطبع الوسائط قبل أن ننفذ الدالة الأصلية.
3. نعيد الناتج النهائي للدالة add.


⌯ ديكوريتر الكلاسات ( Class Decorators ) :
ـ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
• يمكن أيضاً تطبيق ديكوريتر على الكلاسات بوضع
@decorator_name فوق تعريف الكلاس.
• يتم تمرير الكلاس نفسه إلى الديكوريتر كوسيط، ثم يُعاد كلاس جديد أو نفس الكلاس مع تعديل أو إضافة بعض الخصائص عليه.

مثال بسيط :

def class_decorator(cls):
class NewClass(cls):
def new_method(self):
print("هذه دالة جديدة تمت إضافتها عن طريق الديكوريتر")
return NewClass

@class_decorator
class MyClass:
def original_method(self):
print("هذه الدالة الأصلية من MyClass")

obj = MyClass()
obj.original_method()
obj.new_method()

هنا:

1. يستقبل الديكوريتر class_decorator الكلاس MyClass.

2. ننشئ كلاس جديد اسمه NewClass يرث من MyClass ويحتوي على دالة إضافية.

3. نعيد هذا الكلاس الجديد بدلًا من الأصلي، فيكون بالإمكان استدعاء الدالة الجديدة.

4. كما لايقتصر استخدامه على الكلاسات فقط بل على الدوال أيضاً على سبيل المثال

def check(clc):
def comp(a, b):
if a > 0 and b > 0:
print("pass")
clc(a, b)
else:
print("error")
return comp

@check
def calculator(a, b):
print(a + b)

calculator(0, 5)

في هذا المثال قمنا بتعريف (chack) يقوم بفحص الاعداد اذا كانت اكبر من 0 ومن ثم قمنا باستخدامها في داله (calculator).



tg-me.com/Pythonarabe/1126
Create:
Last Update:

⌯ الديكوريتر ( Decorators ) :
ـ = = = = = = = = = = = = = = =
• الديكوريتر (أو ما يعرف بالمُعلِّق الوظيفي في بايثون) هو أسلوب برمجي يُستعمل للتعديل على سلوك الدوال أو الكلاسات دون الحاجة إلى التعديل على بنية الكود الأصلي.

• يتم ذلك عن طريق تغليف الدالة/الكلاس بدالة خارجية (تسمى الديكوريتر) تضيف أو تحسّن وظائف معيّنة قبل أو بعد أو حتى أثناء تنفيذ الدالة الأساسية.

⌯ كيف نُعرِّف (نستخدم) الديكوريتر ؟
ـ = = = = = = = = = = = = = = = = =
• عادةً يُنشأ الديكوريتر بواسطة دالة عليا ( Higher Order Function ) تستقبل دالة كمدخل، ثم تُرجع دالة جديدة بداخلها، تحتوي على كود إضافي أو معدل (التغليف).

مثال بسيط :

def my_decorator(func):
def wrapper():
print("قبل تنفيذ الدالة ...")
func()
print("بعد تنفيذ الدالة ...")
return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
print("مرحباً بالجميع!")

say_hello()

هنا:

1. ‏تُعرَّف الدالة my_decorator التي تستقبل الدالة func كوسيط.


2. ‏تُنشأ داخلها دالة أخرى اسمها wrapper تُنفذ أي كود إضافي قبل وبعد استدعاء func().


3. عندما نضع
@my_decorator فوق الدالة say_hello، فهذا يعني أننا نطبّق التغليف نفسه على الدالة say_hello.


⌯ استخدامات الديكوريتر الشائعة :
ـ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
• تسجيل النشاط Logging: مثلاً تسجيل وقت تنفيذ الدالة أو القيم المعادة.
• التأكد من الصلاحيات Checking Permissions: مثل أن يُنفذ كود معيّن فقط إن كان المستخدم لديه الصلاحيات المناسبة.
• قياس الأداء Performance Measurement: حساب المدة الزمنية التي تستغرقها الدالة في التنفيذ.
• التخزين المؤقت Caching: لتسريع استدعاء الدوال ذات الحسابات الثقيلة بتخزين نتائجها وإعادة استخدام النتيجة المخبأة عند الاستدعاء مرة أخرى.

⌯ ديكوريتر الدوال والدوال ذات الوسائط ( Arguments ) :
ـ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
• يمكن استخدام الديكوريتر مع دوال تأخذ وسائط، بحيث يتم تمرير تلك الوسائط للـ wrapper.

مثال:

def decorator_with_args(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("تم استدعاء الدالة بالوسائط التالية:", args, kwargs)
return func(*args, **kwargs)
return wrapper

@decorator_with_args
def add(a, b):
return a + b

result = add(3, 5)
print("النتيجة:", result)

في هذا المثال:

1. نستخدم *args و **kwargs داخل wrapper حتى نلتقط أي عدد من الوسائط.

2. نطبع الوسائط قبل أن ننفذ الدالة الأصلية.
3. نعيد الناتج النهائي للدالة add.


⌯ ديكوريتر الكلاسات ( Class Decorators ) :
ـ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = =
• يمكن أيضاً تطبيق ديكوريتر على الكلاسات بوضع
@decorator_name فوق تعريف الكلاس.
• يتم تمرير الكلاس نفسه إلى الديكوريتر كوسيط، ثم يُعاد كلاس جديد أو نفس الكلاس مع تعديل أو إضافة بعض الخصائص عليه.

مثال بسيط :

def class_decorator(cls):
class NewClass(cls):
def new_method(self):
print("هذه دالة جديدة تمت إضافتها عن طريق الديكوريتر")
return NewClass

@class_decorator
class MyClass:
def original_method(self):
print("هذه الدالة الأصلية من MyClass")

obj = MyClass()
obj.original_method()
obj.new_method()

هنا:

1. يستقبل الديكوريتر class_decorator الكلاس MyClass.

2. ننشئ كلاس جديد اسمه NewClass يرث من MyClass ويحتوي على دالة إضافية.

3. نعيد هذا الكلاس الجديد بدلًا من الأصلي، فيكون بالإمكان استدعاء الدالة الجديدة.

4. كما لايقتصر استخدامه على الكلاسات فقط بل على الدوال أيضاً على سبيل المثال

def check(clc):
def comp(a, b):
if a > 0 and b > 0:
print("pass")
clc(a, b)
else:
print("error")
return comp

@check
def calculator(a, b):
print(a + b)

calculator(0, 5)

في هذا المثال قمنا بتعريف (chack) يقوم بفحص الاعداد اذا كانت اكبر من 0 ومن ثم قمنا باستخدامها في داله (calculator).

BY بايثون العرب | Python Arab 🇵🇸


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/Pythonarabe/1126

View MORE
Open in Telegram


🇵🇸 بايثون العرب Python Arab 🇵🇸 Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

A Telegram spokesman declined to comment on the bond issue or the amount of the debt the company has due. The spokesman said Telegram’s equipment and bandwidth costs are growing because it has consistently posted more than 40% year-to-year growth in users.

Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks

A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year. A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.

🇵🇸 بايثون العرب Python Arab 🇵🇸 from us


Telegram بايثون العرب | Python Arab 🇵🇸
FROM USA