5 रिपॉजिटरी
Wrapping functions to add auxiliary logic like logging, caching, or type checking without modifying source code.
Distinct from Functional Programming Logic: Specifically addresses the decorator pattern for behavior modification, distinct from general functional logic.
Explore 5 awesome GitHub repositories matching programming languages & runtimes · Function Decorators. Refine with filters or upvote what's useful.
LearnPython is a programming tutorial consisting of a collection of practical code examples used to demonstrate Python language features and programming patterns. It serves as a comprehensive learning resource that implements core language concepts through functional code. The project provides specialized guides and samples covering several key domains. These include asynchronous network programming with event loops and coroutines, data visualization using numerical datasets for 2D and 3D plots, and web scraping for fetching content and automating login flows. It also features instructions on
Implements function wrapping to add logging, type checking, and caching without altering original source code.
pysheeet एक तकनीकी संदर्भ लाइब्रेरी है जो उन्नत Python डेवलपमेंट, सिस्टम एकीकरण और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए कोड स्निपेट्स और कार्यान्वयन पैटर्न का एक क्यूरेटेड संग्रह प्रदान करती है। यह निम्न-स्तरीय नेटवर्क प्रोग्रामिंग, नेटिव C एक्सटेंशन, और एसिंक्रोनस और समवर्ती प्रोग्रामिंग को लागू करने के लिए एक व्यापक गाइड के रूप में कार्य करती है। यह प्रोजेक्ट वितरित GPU इन्फरेंस और उच्च-प्रदर्शन सर्विंग के लिए टूल्स सहित लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के विकास और डिप्लॉयमेंट के लिए विशेष फ्रेमवर्क प्रदान करती है। इसमें GPU रिसोर्स एलोकेशन और मल्टी-नोड वर्कलोड मैनेजमेंट को कवर करते हुए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर ऑर्केस्ट्रेशन के लिए विस्तृत पैटर्न भी शामिल हैं। यह लाइब्रेरी सुरक्षित नेटवर्क संचार और क्रिप्टोग्राफी, ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपिंग और डेटाबेस मैनेजमेंट, और जटिल डेटा स्ट्रक्चर्स और एल्गोरिदम के कार्यान्वयन सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह मेमोरी मैनेजमेंट, फॉरेन-फंक्शन इंटरफ़ेस के माध्यम से नेटिव इंटरऑपरेबिलिटी, और सिस्टम-स्तरीय OS एकीकरण के लिए यूटिलिटीज़ भी प्रदान करती है।
Demonstrates how to wrap functions and classes using decorators to modify behavior without altering source code.
यह प्रोजेक्ट व्यावहारिक स्क्रिप्ट्स और संदर्भ गाइडों का एक संग्रह है जो उन्नत Python भाषा सुविधाओं और मुहावरों को प्रदर्शित करता है। यह समवर्तीता (concurrency), मेटाप्रोग्रामिंग, और डेटा संरचना डिज़ाइन जैसी अवधारणाओं में महारत हासिल करने के लिए कोड कार्यान्वयन प्रदान करता है। रिपॉजिटरी में Python ऑब्जेक्ट मॉडल के उदाहरण शामिल हैं, जो कस्टम एट्रिब्यूट एक्सेस, डिस्क्रिप्टर प्रोटोकॉल, और विशेष मेथड ओवरराइड्स को कवर करते हैं। इसमें ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड बॉयलरप्लेट को कम करने के लिए फर्स्ट-क्लास फ़ंक्शंस और डेकोरेटर्स का उपयोग करने वाले डिज़ाइन पैटर्न्स के कार्यान्वयन भी शामिल हैं। कोडबेस क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जिसमें इवेंट लूप्स और फ्यूचर्स के साथ एसिंक्रोनस प्रोग्रामिंग, कस्टम अनुक्रमों और जनरेटर का निर्माण, और इंटरफ़ेस प्रवर्तन के लिए एब्सट्रैक्ट बेस क्लासेस का उपयोग शामिल है। यह कॉन्टेक्स्ट मैनेजर्स के माध्यम से संसाधन प्रबंधन और टेक्स्ट व बाइट अनुक्रमों के प्रबंधन को भी प्रदर्शित करता है।
Python wraps functions to extend their capabilities and encapsulate state without modifying the original source code.
core-decorators is a JavaScript class decorator library and framework utility for extending class functionality. It provides a collection of tools for implementing class behavior mixins, automating method binding to avoid manual constructor configuration, and verifying that subclass methods correctly override parent methods. The library includes a code deprecation toolkit for flagging obsolete methods with console warnings and a function execution profiler for measuring performance and duration. It further enables the modification of class and method behavior through a system of custom decora
Allows wrapping methods with custom helper functions or third-party utilities to augment their behavior.
This repository serves as a comprehensive resource for competitive programming and technical interview preparation. It provides a structured collection of source code implementations for fundamental data structures and classic algorithmic problems, designed to help developers master core computer science concepts and efficient coding strategies. Beyond standard problem-solving, the project distinguishes itself by integrating software design patterns into its algorithmic implementations. It demonstrates how to apply structural and behavioral patterns—such as decorators, observers, and singleto
Implements structural decorators to extend algorithmic behavior without modifying core logic.