Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37

Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/Pythonarabe/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50
بايثون العرب | Python Arab 🇵🇸 | Telegram Webview: Pythonarabe/1126 -
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: |

The lead from Wall Street offers little clarity as the major averages opened lower on Friday and then bounced back and forth across the unchanged line, finally finishing mixed and little changed.The Dow added 33.18 points or 0.10 percent to finish at 34,798.00, while the NASDAQ eased 4.54 points or 0.03 percent to close at 15,047.70 and the S&P 500 rose 6.50 points or 0.15 percent to end at 4,455.48. For the week, the Dow rose 0.6 percent, the NASDAQ added 0.1 percent and the S&P gained 0.5 percent.The lackluster performance on Wall Street came on uncertainty about the outlook for the markets following recent volatility.

How to Invest in Bitcoin?

Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”

بايثون العرب | Python Arab 🇵🇸 from sa


Telegram بايثون العرب | Python Arab 🇵🇸
FROM USA