Python裝飾器如何實(shí)現(xiàn)修復(fù)過程解析
Python裝飾器（decorator）在實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，被裝飾后的函數(shù)其實(shí)已經(jīng)是另外一個(gè)函數(shù)了（函數(shù)名等函數(shù)屬性會(huì)發(fā)生改變），
為了不影響，Python的functools包中提供了一個(gè)叫wraps的decorator來消除這樣的副作用。寫一個(gè)decorator的時(shí)候，最好在實(shí)現(xiàn)之前加上functools的wrap，
它能保留原有函數(shù)的名稱和docstring。
未加@wraps的時(shí)候：
from functools import wraps
def wrapper(func):
# @wraps(func)
def inner(*args, **kwargs):
print("裝飾器工作中...")
func(*args, **kwargs)
return inner
@wrapper
def f1(arg):
"""
這是一個(gè)測試裝飾器修復(fù)技術(shù)的函數(shù)
:param arg: 隨便傳
:return: 沒有
"""
print(arg)
f1('呵呵')
print(f1.__name__,f1.__doc__)
打印結(jié)果是：
但是加上@wraps以后：
from functools import wraps
def wrapper(func):
@wraps(func)
def inner(*args, **kwargs):
print("裝飾器工作中...")
func(*args, **kwargs)
return inner
@wrapper
def f1(arg):
"""
這是一個(gè)測試裝飾器修復(fù)技術(shù)的函數(shù)
:param arg: 隨便傳
:return: 沒有
"""
print(arg)
f1('呵呵')
print(f1.__name__,f1.__doc__)
打印結(jié)果是：
其中主要的就是兩個(gè)變量：
1、顯示 正在執(zhí)行的函數(shù)的名稱 f.name
2、顯示 正在執(zhí)行的函數(shù)的注釋 f.doc
簡單來說就是：
如果沒使用@wraps，當(dāng)A調(diào)用了裝飾器B的話，即使A.name，返回的會(huì)是裝飾器B的函數(shù)名稱，而不是A的函數(shù)名稱
如果使用了@wraps，當(dāng)A調(diào)用了裝飾器B的話，A.__ name__返回的會(huì)是A函數(shù)的名稱，而不是飾器B的名稱，
這也即使常說的@wraps是裝飾器的修復(fù)技術(shù)，
實(shí)際就是修復(fù)還原了A的__ name__變量，同理__ doc__變量也是一樣。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了python&MongoDB爬取圖書館借閱記錄的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2016-02-02
這篇文章主要介紹了Python調(diào)用JavaScript代碼的方法，幫助大家在不同場景里，采用的最佳調(diào)用方式，提高程序的性能，感興趣的朋友可以了解下2020-10-10
Python3多目標(biāo)賦值及共享引用注意事項(xiàng)
這篇文章主要介紹了Python3多目標(biāo)賦值及共享引用注意事項(xiàng)，本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-05-05
requests是python實(shí)現(xiàn)的簡單易用的HTTP庫，使用起來比urllib簡潔很多，這里就為大家分享一下2020-09-09
Numpy數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成image并保存的實(shí)現(xiàn)示例
本文主要介紹了Numpy數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成image并保存的實(shí)現(xiàn)示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2023-12-12
Python urlencode和unquote函數(shù)使用實(shí)例解析
這篇文章主要介紹了Python urlencode和unquote函數(shù)使用實(shí)例解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-03-03
Python統(tǒng)計(jì)某列不同值的個(gè)數(shù)的示例代碼
在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理中,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)往往集中在特定列中不同值的出現(xiàn)次數(shù),本文主要介紹了Python統(tǒng)計(jì)某列不同值的個(gè)數(shù)的示例代碼,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2024-03-03
python開發(fā)實(shí)時(shí)可視化儀表盤的示例
這篇文章主要介紹了python開發(fā)實(shí)時(shí)可視化儀表盤的示例，幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)使用python，感興趣的朋友可以了解下2021-05-05
python 實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)33品種數(shù)據(jù)是否是正態(tài)分布
今天小編就為大家分享一篇python 實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)33品種數(shù)據(jù)是否是正態(tài)分布，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-12-12
Python使用scipy進(jìn)行曲線擬合的方法實(shí)例
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python使用scipy進(jìn)行曲線擬合的相關(guān)資料,Scipy優(yōu)化和擬合采用的是optimize模塊,該模塊提供了函數(shù)最小值(標(biāo)量或多維)、曲線擬合和尋找等式的根的有用算法,需要的朋友可以參考下2022-05-05