На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
Для решения данной задачи мы можем создать декоратор, который будет принимать функцию, вызывать ее и записывать информацию о вызове в файл “log.txt”. Вот шаги решения на русском языке:
1. Создаем функцию-декоратор с именем `log_calls`, которая принимает функцию `func` в качестве аргумента.
2. В функции-декораторе создаем внутреннюю функцию с именем `wrapper`, которая будет вызываться вместо исходной функции.
3. Внутри функции `wrapper` создаем переменную с именем `result`, которая будет хранить результат выполнения исходной функции.
4. Открываем файл “log.txt” в режиме дополнения и создания (append & create mode) с помощью функции `open`. Если файл не существует, он будет создан.
5. В файл “log.txt” записываем строку `[аргументы] -> результат`, используя форматирование строк.
6. Закрываем файл.
7. Возвращаем значение `result` из функции `wrapper`.
8. Возвращаем функцию `wrapper` из функции-декоратора `log_calls`.
Пример реализации декоратора на языке Python:
“`python
def log_calls(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
result = func(*args, *kwargs)
with open(“log.txt”, “a+”) as file:
file.write(f”{args} -> {result}n”)
return result
return wrapper
“`
Теперь мы можем применить созданный декоратор к функции, чтобы записывать информацию о вызове в файл “log.txt”. Например:
“`python
@log_calls
def add(x, y):
return x + y
add(5, 3) # Вызов функции и запись в файл: (5, 3) -> 8
add(10, 2) # Вызов функции и запись в файл: (10, 2) -> 12
“`
После выполнения кода, в файле “log.txt” будут следующие строки:
“`
(5, 3) -> 8
(10, 2) -> 12
“`
Таким образом, мы создали декоратор, который записывает информацию о вызове функции в файл “log.txt” в формате “[аргументы] -> результат”. Каждый вызов функции будет записан на новой строке.