Б41 Чистый Python. Тонкости программирования для профи. Спб.: Питер

# Вредно: 
>>> class Car: 
... rev = lambda self: print('Бум!') 
... crash = lambda self: print('Бац!') 
>>> my_car = Car() 
>>> my_car.crash() 
'Бац!' 
Похожие чувства у меня и по поводу запутанных конструкций 
map()
и 
filter()
с использованием лямбд. Обычно гораздо лучше использовать 
конструкцию включения в список или в выражение-генератор:
# Вредно: 
>>> list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(16))) 
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14] 
# Лучше: 
>>> [x for x in range(16) if x % 2 == 0] 
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
Если вы заметили, что с лямбда-выражениями получаете что-то хотя 
бы отдаленно сложное, то лучше обратитесь к определению автономной 
функции с подходящим именем.
В конечном счете экономия нескольких нажатий клавиш не будет иметь 
значения, зато ваши коллеги (и вы сами в будущем) оценят чистый и удо-
бочитаемый код больше, чем лаконичное колдовство.

---

80 Глава 3 • Эффективные функции
Ключевые выводы
‰
‰
Лямбда-функции — это функции одного-единственного выражения, 
которые не обязательно привязаны к имени (анонимны).
‰
‰
В лямбда-функциях нельзя использовать обычные инструкции Python, 
и в них всегда содержится неявная инструкция возврата 
return
.
‰
‰
Всегда спрашивайте себя: обеспечит ли применение обычной (именован-
ной) функции либо конструкции включения в список большую ясность?
3 .3 . Сила декораторов
В своей основе декораторы Python позволяют расширять и изменять 
поведение вызываемых объектов (функций, методов и классов) без не-
обратимой модификации самих вызываемых объектов.
Любая достаточно универсальная функциональность, которую можно 
прикрепить к существующему классу или поведению функции, является 
отличным кандидатом для декорирования. Сюда входят:
‰
‰
ведение протокола операций (журналирование);
‰
‰
обеспечение контроля за доступом и аутентификацией;
‰
‰
функции инструментального оформления и хронометража;
‰
‰
ограничение частоты вызова API;
‰
‰
кэширование и др.
Итак, зачем осваивать использование декораторов в Python? В конце кон-
цов, только что упомянутое мною выше выглядит довольно абстрактным, 
и, вполне возможно, вообще сложно увидеть, какую пользу принесут де-
кораторы в повседневной работе разработчика. Позвольте мне несколько 
прояснить этот вопрос, предоставив вам вполне реальный пример.
Предположим, в вашей программе составления отчетности есть 30 функ-
ций с бизнес-логикой. Одним дождливым утром понедельника ваш босс 
подходит к вашему столу и заявляет: «Доброго понедельника! Помните 

---

3 .3 . Сила декораторов 81
ту отчетность по TPS? Мне нужно, чтобы вы в каждый шаг генератора 
отчетов добавили ведение протокола входных и выходных операций. Ком-
пании XYZ это нужно для аудиторских целей. Да, и еще. Я им сказал, что 
к среде мы сможем все отправить».
В зависимости от того, насколько вы разбираетесь в декораторах, от этого 
поручения либо у вас подскочит давление, либо вы останетесь в относи-
тельном спокойствии.
Без декораторов следующие три дня вам пришлось бы провести в попыт-
ках модифицировать каждую из этих 30 функций, приводя их в полный 
беспорядок ручными вызовами операции журналирования. Чудесно, не 
правда ли?
А если вы знаете свои декораторы, вы спокойно улыбнетесь своему боссу 
и скажете: «Не беспокойся, Джим. Я сделаю это сегодня к 14:00».
Сразу после этого вы наберете исходный код для универсального декора-
тора 
@audit_log
(всего порядка 10 строк кода) и быстро вставите его перед 
каждым определением функции. Затем вы зафиксируете код в GitHub 
и перехватите очередную чашечку кофе…
Здесь я драматизирую, но лишь капельку. Декораторы действительно 
бывают такими мощными. Я даже сказал бы, что для любого серьезного 
программиста на Python понимание декораторов является важной вехой. 
Они требуют твердого усвоения нескольких продвинутых концепций 
языка, включая свойства функций первого класса.