Это подходящее использование для декораторов?

Question

У меня есть класс, как это:

class MyClass(object): 
    def __init__(self, name): 
     self.name = name 
     self.df = pd.read_table(name) 

и кучу способов, как это:

def valid_cond1(self): 
    # check if cond1 is satisfied with respect to self.df and return 
    # a DataFrame of rows not satisfying cond1 

def valid_cond2(self): 
    # same deal 

и т.д. В конце концов, я хочу взять выход каждого из этих методов, и верните клиенту форматированный список неудачных строк. Я могу сделать это для valid_cond1, регулируя реализацию следующим образом:

def valid_cond1(self): 
    # err_df = rows of self.df not meeting cond1 
    bad_lines = [] 
    for ix, val in err_df.iterrows(): 
     bad_lines.append("Error in line %s: %s. Cond1 not met.." % (ix,val)) 
    return bad_lines 

Но я не хочу, чтобы написать ту же логику для каждой из этих функций (возможно, есть очень многие из них).

Является ли это местом, где я мог бы использовать декоратор? Или есть другой способ добиться желаемого поведения?

Answer 1

Я бы не спешил декоратор что-то вроде этого, но, возможно, более общего метода

def check_condition(self, condition): 
    # check the condition 
    return bad_lines # etc. 

def valid_cond1(self): 
    # define condition_1 
    return self.check_condition(condition_1) 

def valid_cond2(self): 
    return self.check_condition(condition_2) 

Если вы не можете сделать условие во что-то просто проходимы, вы могли бы сделать что-то вроде этого, чтобы избежать повторяя код ошибки, по крайней мере:

@staticmethod 
def invalid_condition(err_df): 
    # bad lines stuff here 

def valid_cond1(self): 
    # calculate err_df 
    if err_df: 
     return self.invalid_condition(err_df) 

EDIT: Просто для удовольствия, версия для декоратора. Я был известен (ab), использующим декораторы, поэтому я могу понять это желание:

from functools import wraps 

def print_error_info(func): 
    @wraps(func) 
    def wrapped(*args, **kwargs): 
     err_df = func(*args, **kwargs) 
     bad_lines = [] 
     for ix, val in err_df.iterrows(): 
      bad_lines.append("Error in line %s: %s. Cond1 not met.." % (ix,val)) 
     return bad_lines 
    return wrapped 

# use 
class MyClass: 
    # *snip* 

    @print_error_info 
    def valid_cond1(self): 
     # whatever you need 
     return err_df