Python装饰器(decorator)在实现的时候,被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了(函数名等函数属性会发生改变),
为了不影响,Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorator来消除这样的副作用。写一个decorator的时候,最好在实现之前加上functools的wrap,
它能保留原有函数的名称和docstring。
未加@wraps的时候:
from functools import wraps
def wrapper(func):
# @wraps(func)
def inner(*args, **kwargs):
print("装饰器工作中...")
func(*args, **kwargs)
return inner
@wrapper
def f1(arg):
"""
这是一个测试装饰器修复技术的函数
:param arg: 随便传
:return: 没有
"""
print(arg)
f1('呵呵')
print(f1.__name__,f1.__doc__)
打印结果是:
但是加上@wraps以后:
from functools import wraps
def wrapper(func):
@wraps(func)
def inner(*args, **kwargs):
print("装饰器工作中...")
func(*args, **kwargs)
return inner
@wrapper
def f1(arg):
"""
这是一个测试装饰器修复技术的函数
:param arg: 随便传
:return: 没有
"""
print(arg)
f1('呵呵')
print(f1.__name__,f1.__doc__)
打印结果是:
其中主要的就是两个变量:
1、显示 正在执行的函数的名称 f.name
2、显示 正在执行的函数的注释 f.doc
简单来说就是:
如果没使用@wraps,当A调用了装饰器B的话,即使A.name,返回的会是装饰器B的函数名称,而不是A的函数名称
如果使用了@wraps,当A调用了装饰器B的话,A.__ name__返回的会是A函数的名称,而不是饰器B的名称,
这也即使常说的@wraps是装饰器的修复技术,
实际就是修复还原了A的__ name__变量,同理__ doc__变量也是一样。
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