Annotation Java vs. Decorator Python
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Le document compare les annotations en Java et les décorateurs en Python, en expliquant comment chacun permet d'ajouter des méta-données et de modifier le comportement du code. Les annotations Java sont traitées à la compilation, tandis que les décorateurs Python, qui fonctionnent comme des fonctions d'ordre supérieur, peuvent être appliqués à des méthodes et des classes. La discussion inclut également des exemples de syntaxe et d'utilisation de décorateurs en Python pour le traçage.
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DÉCORATEURS PYTHON :: EXTENSION DU LANGAGE
o.m ⇒ type(o).__dict__["m"].__get__(o, type(o))
class StaticMethod(object):
def __init__(self, f):
self.f = f
def __get__(self, obj, objtype=None):
return self.f # Appel glouton: mange l'objet associé à self
"Descriptor Protocol" pour aller plus loin ...](https://image.slidesharecdn.com/javadecorator-161210080026/85/Annotation-Java-vs-Decorator-Python-24-320.jpg)
Annotation Java vs. Decorator Python
- 1. 1 ANNOTATIONS JAVA VS. DÉCORATEURS PYTHON 8 Décembre 2016 Toulouse JUG ( )Didier Plaindoux @dplaindoux
- 3. 3
- 4. 4 ANNOTATIONS JAVA Ajout de méta-données dans le code source Java Intégration dans la version 1.5 (JSR-175) + APT A la compilation depuis la version 1.6 (JSR-269)
- 5. 5 ANNOTATIONS JAVA :: ELEMENTS CIBLE
- 6. 6 ANNOTATIONS JAVA :: RÉTENTION SOURCE Eliminée à la compilation Traitement à la compilation (*) (*) JSR-269 CLASS Eliminée à l'exécution Traitement du code objet RUNTIME Préservée à l'exécution Traitement à l'exécution
- 7. 7 ANNOTATIONS JAVA :: EN RÉSUMÉ Séparation Spéci cation & Traitement Traitement à la Compilation & Exécution
- 8. 8
- 9. 9 CALLABLE PYTHON :: DÉFINITION Fonction Application Classe Application Méthode Application Instance Méthode __call__ __call__ évoque le apply de Scala !
- 10. 10 DÉCORATEURS PYTHON :: ELEMENTS CIBLE
- 11. 11 DÉCORATEURS PYTHON :: DÉFINITION Callable qui prend pour argument un Callable Décorateur :: Callable ⟶ Callable Fonction d'ordre supérieur Composition de Décorateurs et Monoïde Commutatif
- 12. 12 DÉCORATEURS PYTHON :: FONCTION def tracer(f): print("Trace active pour " + nom_de(f)) # ⟨1⟩ return f ⟨1⟩ à l'initialisation
- 13. 13 DÉCORATEURS PYTHON :: FONCTION def tracer(f): print("Trace active pour " + nom_de(f)) # ⟨1⟩ def manipule_f(*args, **kwargs): # Forme generale print("Trace effective pour " + nom_de(f)) # ⟨2⟩ return f(*args, **kwargs) return manipule_f ⟨1⟩ à l'initialisation et ⟨2⟩ à chaque exécution
- 14. 14 DÉCORATEURS PYTHON :: A L'ACTION def ma_fonction(): pass ma_fonction = tracer(ma_fonction) Un peu de sucre ? @tracer def ma_fonction(): pass
- 15. 15 DÉCORATEURS PYTHON :: CLASSE CALLABLE class Tracer: def __init__(self, f): self.f = f print("Trace active pour " + nom_de(self.f)) # ⟨1⟩ ⟨1⟩ à l'initialisation
- 16. 16 DÉCORATEURS PYTHON :: CLASSE CALLABLE class Tracer: def __init__(self, f): self.f = f print("Trace active pour " + nom_de(self.f)) # ⟨1⟩ def __call__(f, *args, **kwargs): print("Trace effective pour " + nom_de(self.f)) # ⟨2⟩ return self.f(*args, **kwargs) ⟨1⟩ à l'initialisation et ⟨2⟩ à chaque exécution
- 17. 17 DÉCORATEURS PYTHON :: A L'ACTION def ma_fonction(): pass @Tracer def ma_fonction(): pass Décoration sans contexte i.e. paramètres
- 18. 18 DÉCORATEURS PYTHON :: AVEC PARAMÈTRES class Tracer: def __init__(self, nom): self.nom = nom print("Trace active pour " + nom)
- 19. 19 DÉCORATEURS PYTHON :: AVEC PARAMÈTRES class Tracer: def __init__(self, nom): self.nom = nom print("Trace active pour " + nom) def __call__(self, f): print("Trace active pour " + nom + "::" + nom_de(f)) return f
- 20. 20 DÉCORATEURS PYTHON :: AVEC PARAMÈTRES class Tracer: def __init__(self, nom): self.nom = nom print("Trace active pour " + nom) def __call__(self, f): print("Trace active pour " + nom + "::" + nom_de(f)) def manipule_f(*args, **kwargs): print("Trace effective pour " + nom + "::" + nom_de(f)) return self.f(*args, **kwargs) return manipule_f
- 21. 21 DÉCORATEURS PYTHON :: A L'ACTION def ma_fonction(): pass ma_fonction = Tracer("Ma Fonction")(ma_fonction) Et rebelote avec le sucre ! @Tracer("Ma Fonction") def ma_fonction(): pass
- 22. 22 ... DÉCORATEURS PYTHON :: FRAMEWORKS
- 23. 23 DÉCORATEURS PYTHON :: EXTENSION DU LANGAGE def Maybe: def __init__(self, value=None): self.value = value @staticmethod def none(): # pas de self ... car statique return Maybe() # ...
- 24. 24 DÉCORATEURS PYTHON :: EXTENSION DU LANGAGE o.m ⇒ type(o).__dict__["m"].__get__(o, type(o)) class StaticMethod(object): def __init__(self, f): self.f = f def __get__(self, obj, objtype=None): return self.f # Appel glouton: mange l'objet associé à self "Descriptor Protocol" pour aller plus loin ...
- 25. 25 DÉCORATEURS ECMASCRIPT :: SÉQUELLE A Decorator is an expression that evaluates to a function applied to the target, name and decorator descriptor. Optionally it returns a decorator descriptor to install on the target object
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