Decorator（デコレーター）パターンは、
既存のオブジェクトや関数の構造を変更せずに、新しい振る舞いを動的に追加する構造的デザインパターンである。
Pythonでは @decorator 構文によって言語レベルでサポートされており、
関数・メソッド・クラスの振る舞いをシームレスに拡張する非常に重要な機構のひとつである。
def process():
# ログ出力を追加したい
print("Start")
... # 処理本体
print("End")
→ コードの可読性・保守性が低下し、再利用も困難
@with_logging
def process():
...
→ 本体に手を加えずに、任意の前後処理を柔軟に追加可能
def with_logging(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"[LOG] Start {func.__name__}")
result = func(*args, **kwargs)
print(f"[LOG] End {func.__name__}")
return result
return wrapper
@with_logging
def compute():
print("Computing...")
compute()
[LOG] Start compute
Computing...
[LOG] End compute
def with_prefix(prefix):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print(f"{prefix} → {func.__name__}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@with_prefix(">>>")
def greet():
print("Hello")
greet()
functools.wraps による関数情報の保持from functools import wraps
def with_logging(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
...
return wrapper
→ docstring, 関数名などのメタ情報を保持可能に
class Timer:
def __init__(self, func):
self.func = func
def __call__(self, *args, **kwargs):
import time
start = time.time()
result = self.func(*args, **kwargs)
end = time.time()
print(f"{self.func.__name__} took {end - start:.4f}s")
return result
@Timer
def work():
sum(range(10**6))
work()
→ 実行タイミング、引数、戻り値の記録
@app.route("/admin")
@requires_admin
def admin_panel():
...
@retry(times=3)
def unstable_operation():
...
@pytest.mark.parametrize(...)
def test_case(...):
...
→ ✅ 必ず return func(...) を忘れずに書くことで、オリジナルの機能を壊さない
→ ✅ デバッグ性を高めるために、@wraps は常に付けるのが基本
→ ✅ デコレーターは「責務の周辺」に限定し、1つのデコレーターに1つの機能
Decoratorパターンとは、“拡張を内包し、振る舞いを優しく包み込む”設計技法である。
Pythonicとは、“変えずに加える”柔らかさを設計することであり、
Decoratorパターンはその柔軟な包容力を、コード全体に優雅に浸透させる。
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