En Python las funciones también se consideran objetos y como consecuencia de esto se pueden asignar a una variable, almacenarlas en estructuras de datos (listas, tuplas, diccionarios...) o incluso pasarlas como argumento de otras funciones.
def func():
print("Hola mundo")
func()
Hola mundo
func
<function __main__.func()>
var = func
var()
Hola mundo
def func2(funcion):
funcion()
func2(func)
Hola mundo
2. ¿Qué es un decorator?
Los decorator envuelven una función, modificando su comportamiento realizando una combinación de todas las propiedades que hemos visto anteriormente.
def mi_funcion():
print("Hola mundo")
# Añadimos nuevas funcionalidades a una función ya existente
def mi_decorator(func):
def wrapper():
print("Ejecución antes de la llamada a la funcion")
func()
print("Ejecución después de la llamada a la funcion")
return wrapper
mi_funcion_mod = mi_decorator(mi_funcion)
mi_funcion_mod()
Ejecución antes de la llamada a la funcion
Hola mundo
Ejecución después de la llamada a la funcion
Podemos utilizar decorators para modificar el comportamiento de una función que programemos, por ejemplo, añadiendo condiciones que se evalúen antes de ejecutar la función ya existente que no queremos modificar.
def funcion():
print("Hola mundo")
def mi_decorator(func):
def wrapper():
if var < 5:
func()
else:
print("No se puede ejecutar la funcion")
return wrapper
funcion = mi_decorator(funcion)
var = 2
funcion()
Hola mundo
var = 10
funcion()
No se puede ejecutar la funcion
3. Syntactic Sugar
La sintaxis que hemos utilizado en el apartado anterior para definir el decorator es bastante compleja, por ello, Python nos proporciona una alternativa mucho más sencilla.
def mi_decorator(func):
def wrapper():
print("Ejecución antes de la llamada a la funcion")
func()
print("Ejecución después de la llamada a la funcion")
return wrapper
# Añadimos @ y el decorador a aplicar a una función
@mi_decorator
def funcion():
print("Hola mundo")
funcion()
Ejecución antes de la llamada a la funcion
Hola mundo
Ejecución después de la llamada a la funcion
4. Decorators en las Clases
Una de las cosas interesantes sobre los decorators es que Python nos proporciona varios definidos por defecto que podemos utilizar dentro de una clase.
Uno de los decorators más interesantes que podemos utilizar es @property, que nos permite definir métodos en una clase para consultar y modificar un atributo interno.
# Clase modificada
class Coche():
"""Esta clase representa un coche."""
def __init__(self, modelo, potencia, consumo):
"""Inicializa los atributos de instancia.
Argumentos posicionales:
modelo -- string que representa el modelo del coche
potencia -- int que representa la potencia en cv
conumo -- int que representa el consumo en l/100km
"""
self._modelo = modelo
self._potencia = potencia
self._consumo = consumo
self._km_actuales = 0
def especificaciones(self):
"""Muestra las especicificaciones del coche."""
print("Modelo:", self._modelo,
"\nPotencia: {} cv".format(self._potencia),
"\nConsumo: {} l/100km".format(self._consumo),
"\nKilometros actuales:", self._km_actuales)
@property
def kilometros(self):
return self._km_actuales
@kilometros.setter
def kilometros(self, kilometros):
"""Actualiza los kilometros del coche."""
if kilometros > self._km_actuales:
self._km_actuales = kilometros
else:
print("ERROR: No se puede establecer un numero de kilometros inferior al actual")
def consumo_total(self):
"""Muestra el consumo total del coche desde el kilometro 0."""
consumo_total = (self._km_actuales / 100) * self._consumo
print("El consumo total es de {} litros".format(consumo_total))
bmw = Coche("bmw i3", 150, 6)
# Esto es una mala práctica
bmw._km_actuales
0
# Buena práctica
bmw.kilometros
0
bmw.kilometros = 500
bmw.especificaciones()
Modelo: bmw i3
Potencia: 150 cv
Consumo: 6 l/100km
Kilometros actuales: 500
bmw.kilometros
500
bmw.kilometros = 200
ERROR: No se puede establecer un numero de kilometros inferior al actual
