Pythonで非同期デコレータを作成と使用

この記事では、Pythonで非同期デコレータを作成と使用する方法について詳しく解説します。デコレータはPythonの強力な機能の一つで、非同期プログラミングにおいてもその有用性があります。具体的なコード例とその解説、応用例を含めています。

目次

非同期デコレータとは

非同期デコレータとは、非同期関数を修飾するための特殊な種類のデコレータです。通常のデコレータは同期関数を修飾することが多いですが、非同期デコレータは`async def`で定義された関数を修飾します。

通常のデコレータとの違い

通常のデコレータは、修飾される関数をラップし、その前後で何らかの処理を加えることが多いです。非同期デコレータも基本的には同じ役割を果たしますが、非同期操作が可能な点が異なります。

非同期デコレータの基本的な作成方法

from asyncio import sleep

async def my_decorator(func):
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        print("何らかの前処理")
        await sleep(1)
        result = await func(*args, **kwargs)
        print("何らかの後処理")
        return result
    return wrapper

@my_decorator
async def my_function(x):
    print(f"関数本体: {x}")
    return x * 2

この例では、`my_decorator`が非同期デコレータとして機能しています。このデコレータは、`my_function`という非同期関数を修飾しています。

コードの詳細解説

1. `from asyncio import sleep`: asyncioのsleep関数をインポートしています。これによって非同期にスリープすることが可能です。
2. `async def my_decorator(func)`: 非同期デコレータ`my_decorator`を定義しています。引数として非同期関数`func`を受け取ります。
3. `async def wrapper(*args, **kwargs)`: 非同期関数`func`をラップする非同期関数`wrapper`を定義しています。
4. `await sleep(1)`: 非同期に1秒スリープしています。
5. `result = await func(*args, **kwargs)`: 非同期関数`func`を呼び出して、結果を`result`に保存しています。

応用例

例1: デコレータでのログ出力

import logging

async def log_decorator(func):
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f"{func.__name__}関数が呼び出されました")
        result = await func(*args, **kwargs)
        logging.info(f"{func.__name__}関数が完了しました")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
async def example_func1(x):
    print(f"処理1: {x}")
    return x + 1

例2: デコレータでのエラーハンドリング

async def error_handling_decorator(func):
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            result = await func(*args, **kwargs)
        except Exception as e:
            print(f"エラーが発生しました: {e}")
            return None
        return result
    return wrapper

@error_handling_decorator
async def example_func2(x, y):
    return x / y

まとめ

Pythonで非同期デコレータを作成と使用する方法について詳しく解説しました。非同期デコレータは非同期プログラミングで多くの有用な機能を提供するため、高度なテクニックとして覚えておくと良いでしょう。

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