1. デコレータとは？

Pythonのデコレータ（decorator）は、既存の関数やメソッドに新しい機能を付け加える仕組みです。@記号を使って、対象の関数の前に簡単に適用できます。

関数を別の関数で包み込む（ラップする）ことで、元のコードを変更せずに機能を拡張できます。

2. デコレータの基本構造

デコレータは、関数を引数に受け取り、新しい関数を返す関数です。基本的な形は次の通りです。


def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("関数が呼び出される前に実行されます")
        func()
        print("関数が呼び出された後に実行されます")
    return wrapper

@my_decorator
def hello():
    print("こんにちは")

hello()


関数が呼び出される前に実行されます
こんにちは
関数が呼び出された後に実行されます

@my_decoratorがhello関数をwrapper関数でラップしているのがポイントです。

3. デコレータを使うメリット

コードの重複を減らせる
既存の関数を直接変更せずに機能追加できる
ログ記録やバリデーションなどを共通化できる

4. 引数付き関数に使う場合

デコレータは引数付きの関数にも使えます。*argsと**kwargsを使って柔軟に対応します。


def log_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"実行する関数: {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print("処理が終わりました")
        return result
    return wrapper

@log_decorator
def add(a, b):
    print(f"{a} + {b} を計算中...")
    return a + b

result = add(3, 5)
print(f"結果: {result}")


実行する関数: add
3 + 5 を計算中...
処理が終わりました
結果: 8

-

5. デコレータの実用例

デコレータは様々な場面で活躍します。例えば、処理時間を計測するデコレータは次のように書けます。


import time

def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print(f"処理時間: {end - start:.4f}秒")
        return result
    return wrapper

@timer
def slow_function():
    time.sleep(2)
    print("処理が完了しました")

slow_function()


処理が完了しました
処理時間: 2.0005秒

このように、デコレータを使うと計測処理を何度も書かずに、複数の関数に簡単に適用できます。

6. デコレータを理解するコツ

デコレータは「関数を引数に取る関数」だと覚える
@を使うと適用が簡単になる
関数の前後に共通処理を入れたいときに特に便利

デコレータはWebアプリの認証処理、ログ記録、エラーハンドリングなど、多くのPythonフレームワークでも頻繁に使われています。

まとめ

Pythonのデコレータは、既存の関数に新しい振る舞いを自然に追加できる強力な仕組みであり、関数をより柔軟に扱えるようになる点が大きな特徴です。デコレータは関数を包み込むように動作し、ログを自動で出力したり、前処理や後処理を追加したり、条件に応じて実行を制御したりと、幅広い用途に対応できます。こうした構造は、コードの再利用性を高めつつ、複雑になりがちな処理をシンプルに整理する効果があります。特にWeb開発やデータ処理の現場では、認証チェックや時間計測、バリデーション処理などで頻繁に活用され、Pythonの開発体験をより豊かなものにしています。また、デコレータの基本構造である「関数を受け取り、関数を返す」という概念は、慣れるととても直感的であり、Pythonの関数型プログラミングの考え方にも触れられる重要なポイントです。引数を受け取る関数にも柔軟に適用できるため、実務レベルのコードでも多用されます。さらに、計測処理やログ出力のような複数箇所で繰り返し登場する共通処理を一か所にまとめられるため、プログラム全体が読みやすく、保守しやすくなります。ここでは基本的なデコレータの使い方から応用例まで確認しながら、理解を深めるためのサンプルコードを用意しています。処理の流れを整理し、実際に使う場面をイメージしながら振り返ることで、デコレータをより自然に活用できるようになります。

デコレータの流れを確認するサンプルコード

デコレータがどのように関数の前後に処理を追加しているのかを視覚的に理解できるサンプルです。実際の開発でもよく使われる仕組みなので、今後の学習や実践に生かせるでしょう。


# ログを追加するデコレータ
def logger(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"開始: {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"終了: {func.__name__}")
        return result
    return wrapper

@logger
def greet(name):
    print(f"{name}さん、こんにちは！")

greet("山田")

このサンプルでは、@loggerを使うことで、greet関数を呼び出す前後にメッセージを自動で追加しています。こうした処理は、ログ記録だけでなく、アクセス権限の確認やエラーハンドリングなどにも応用でき、デコレータが持つ実用性の高さを実感できます。複数の関数に同じ処理を反映したいときにも一度定義すれば繰り返し使えるため、コードの可読性と保守性が大幅に向上します。さらに、引数のある関数でも動作するようにしておけば、あらゆる関数に柔軟に適用できます。 Pythonのデコレータは、学ぶほどに奥深さと便利さが見えてくる仕組みです。基本を理解しておくと、関数を拡張したり、処理の流れを整理したりする際に強力な味方になります。特に、複数の処理が複雑に絡み合う場面では、デコレータを用いて整理することで、読みやすい構造を保ったまま機能を追加できる点が魅力です。

先生と生徒の振り返り会話

生徒

「デコレータってただ便利な仕組みだと思っていたんですけど、関数の手前と後ろに処理を挟めるのがこんなに役立つとは驚きました！」

先生

「その気づきはとても大切ですね。ログや認証のチェックなど、よく使う処理を一か所にまとめられるので、コードがすっきりして管理しやすくなるんです。」

生徒

「前後に追加できる仕組みを理解したら、今まで書いていた重複した処理が一気に楽になる気がしました。実践でも使ってみたいです！」

先生

「ぜひ挑戦してみてください。デコレータは応用範囲が広いので、慣れてくるともっと自由に関数を組み合わせられるようになりますよ。」

生徒

「はい！次は引数付きのデコレータも自分で書けるように練習してみます！」