16. デコレータ(decorator)

CONCEPT

デコレータdecorator（デコレータ）。関数を包んで機能を追加するは、関数に「追加機能」をつける仕組みです。スマホのケースをつけるようなもので、元の関数を変えずに機能を追加できます。

📍 使い道: 「実行時間を測る」機能をデコレータで共通化

COMMON MISTAKES — よくある間違い

@ を付け忘れる — デコレータは @my_decorator のように関数定義の直前に @ 付きで書きます。

デコレータが元の関数を変えると思っている — デコレータは関数を「包む」ものであり、元の関数自体を書き換えるわけではありません。

▶ コードを1行ずつ実行してみよう

example.pyPython
@timer# @timer デコレータを宣言 — この関数に timer 機能を追加
def process_orders(orders):# process_orders 関数を定義（timer でラップされる）
    total = sum(order["price"] for order in orders)# order["price"] の合計を計算 → total = 800
    return total# total を返す + timer が実行時間を表示
→ « 次の行 » ボタンを押して実行を開始

VARIABLES

実行すると変数の状態が表示されます

デコレータは「関数に機能を追加するラッパー」です。 @timer と関数の上に書くだけで、その関数の実行時間が測れるようになります。関数の中身を変えずに機能を追加できるのがポイントです。

📚 読み方ガイド

コード	読み方
`@timer`	この関数に timerタイマー（英: timer）という追加機能をつけて、という宣言
`def process_orders(orders):`	元の関数 process_orders注文を処理する（英: process=処理、orders=注文）の定義
`process_orders = timer(process_orders)`	@timer は実質的にこれと同じ意味
`def wrapper(args, *kwargs):`	デコレータの内部で動くラッパー関数

KEY POINT

@timerタイマー — 計時 = 「この関数に timer という追加機能をつけて」という宣言。@ の下にある関数が対象。デコレータデコレータ — 関数を包んで機能追加自体は「関数を受け取って関数を返す関数」です。Flask や FastAPI でルーティングにも使われます。

⇄ デコレータあり vs なし

デコレータなし（手動呼び出し）

def greet(name): print(f"こんにちは、{name}") greet("田中") # 手動で呼ぶ

デコレータあり（機能追加）

@timer def greet(name): print(f"こんにちは、{name}") greet("田中") # 実行時間も表示

❓ 確認問題

1このコードは何を表示しますか？

@login_required def view_order_history(user): print(f"{user['name']}さんの注文履歴を表示") view_order_history({"name": "佐藤", "is_logged_in": False})

「ログインが必要です」と表示されます。is_logged_in が False のため、デコレータが関数の実行をブロックします。

2@timer がついている関数を実行すると、何が追加で起きますか？

@timer def process_orders(orders): total = sum(order["price"] for order in orders) return total

関数の実行時間が自動で計測され、「process_orders: X.XX秒」と表示されます。元の関数の実行結果はそのまま返されます。

3@app.route("/api/orders") は何を意味していますか？

@app.route("/api/orders") def list_orders(): return {"orders": []}

「/api/orders にアクセスされたら list_orders 関数を実行する」というルーティングの設定です。Webフレームワーク（Flask等）でよく使われるパターンです。

CHEAT SHEET — まとめ

3行で分かる

関数に「追加機能」を後付けする仕組み（@ 記号）
元の関数を変えずに機能を足せる（スマホケースのような）
共通処理（ログ・計測等）を複数関数に一括適用できる

デコレータ

@decorator — 関数を「包む」
def wrapper(*args, **kwargs):
functools.wraps(f) — メタデータ維持
元の関数を変更せず機能を追加