functools.wraps 保姆级应用 说实话,不用wraps装饰器容易出问题,看这个改良版: python运行复制 fromfunctoolsimportwraps defbetter_log(func): @wraps(func)#保留原函数的元信息 defwrapper(%2Aargs,%2A%2Akwargs): print(f"调用了函数:{func.__name__}") returnfunc(%2Aargs,%2A%2Akwargs) returnwra...
本文将深入探讨 functools.wraps 的作用,并提供一些实际的应用例子。 functools.wraps functools.wraps 是 Python 标准库中的一个装饰器,用于将原始函数的元数据复制到装饰器函数中。这些元数据包括函数名称(__name__)、文档字符串(__doc__)和参数签名(__annotations__)等。 基本用法 让我们先来看一个简单的...
如上所示,functools.wraps是一个保护原始函数元数据的重要工具。Python 开发者在每个包装函数中使用@wraps装饰器是一种良好的实践,以防止意外结果的发生。 Python 中的functools模块不仅可以简化我们的代码,还能使其更加专业和易于维护。作为 Python 开发者,掌握有效使用functools的技巧可以在我们的编程旅程中带来显著的变化。
import functoolsdef my_decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print("Before the function call") result = func(*args, **kwargs) print("After the function call") return result return wrapper@my_decoratordef say_hello(name): print(f"...
fromfunctoolsimportwrapsdefa_new_decorator(a_func): @wraps(a_func)defwrapTheFunction():print("I am doing some boring work before executing a_func()")a_func()print("I am doing some boring work after executing a_func()")returnwrapTheFunction@a_new_decoratordefa_function_requiring_decoration...
2、functools.lru_cache：装饰器，用于缓存函数的计算结果，从而提高性能，lru是Least Recently Used的缩写，表示缓存采用的最近最少使用的缓存置换策略。3、functools.singledispatch：装饰器，用于实现单分派泛函数，允许根据第一个参数的类型调用不同的函数实现，近似实现其他语言中的函数重载。4、functolls.wraps：装饰...
wraps,可用作一个装饰器,简化调用update_wrapper的过程; 二、方法 1、cmp_to_key functools.cmp_to_key(func) 将老式鼻尖函数转换成key函数,用在接受key函数的方法中(such as sorted(), min(), max(), heapq.nlargest(), heapq.nsmallest(), itertools.groupby()) ...
Python的 functools 模块是标准库中的一个强大工具,提供了一系列函数,用于优化和增强函数式编程的能力。这些函数可以帮助我们处理函数、操作装饰器、缓存结果等。介绍functools模块中的五个常用函数,包括partial、wraps、lru_cache、reduce和compose,并提供相关的代码示例,帮助更好地理解和应用这些函数。
from functools import wraps def outer(f): @wraps(f) def inner(*args,**kwargs): return f(*args,**kwargs) return inner 1. 2. 3. 4. 5. 6. 可以看到被装饰的方法被要求作为wraps的参数传入进去。 它的原型如下: def wraps(wrapped,assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated = WRAPPER_UPDATES): ...
3. 利用Functools.wraps保留函数元信息 在Python中,函数也是对象,它们具有元信息,如函数名、文档字符串等。但是,当使用装饰器或其他方式包装函数时,有时会丢失这些元信息。这可能导致在调试和文档生成等方面出现问题。 functools.wraps函数可以保留被装饰函数的元信息。