在这个示例中,使用@wraps装饰wrapper函数后,say_hello函数的__name__和__doc__属性得到了保留。 三、@wraps的使用方法 @wraps是functools模块中的一个装饰器,它接受一个函数作为参数,并返回一个装饰器。@wraps通常用于装饰包装器函数,以便将原函数的元数据复制到包装器函数中。 基本用法: from functools import w...
我们修改上一个例子来使用functools.wraps: 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...
def log(msg): def decorator(func): @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print(f"{msg}: Calling function {func.__name__} with args: {args}, kwargs: {kwargs}") result = func(*args, **kwargs) print(f"{msg}: Function {func.__name__} return...
python wraps方法 在Python中,wraps方法是functools模块中的一个装饰器,它用于在定义装饰器函数时保留被装饰函数的元数据。元数据包括函数的文档字符串、函数名、参数列表等信息。当我们使用装饰器来装饰一个函数时,原始函数的元数据会丢失,这时就可以使用wraps方法来解决这个问题。 使用wraps方法的语法如下: python. ...
python wraps(装饰器)用法 在我们使用了装饰器函数之后,我们的被装饰函数默认指向了装饰器的名字(内存地址) 如: defwrapper(func):#func = holidaydefinner(*args, **kwargs):print('在被装饰的函数执行之前做的事') ret= func(*args, **kwargs)print('在被装饰的函数执行之后做的事')returnretreturn...
defcache_decorator(func):cache=dict()@functools.wraps(func)defwrapper(*args,**kwargs):key=(args,tuple(kwargs.items()))ifkey notincache:cache[key]=func(*args,**kwargs)returncache[key]returnwrapper @cache_decorator defexample_function(x,y):returnx+yprint(example_function(1,2))# 输出3,...
wraps: 一个装饰器,用于将一个装饰器应用到一个函数上,并保留原函数的元数据。 这些工具可以帮助 Python 开发者在处理函数时提高效率和灵活性。 functools.cached_property 这个函数将类的方法转换为一个属性,该属性在第一次计算后会被缓存,并在实例的生命周期内作为常规属性使用。
flag = True # 在类里定义一个装饰器 def info(func): @wraps(func) def wrapper(self, *args, **kwargs): print('log_type: info'.center(50, '-')) if self.reset: print('Reset is Ture, change flag...') self.flag = False return func(self, *args, **kwargs) return wrapper @info...
@wraps 修饰器:让你的 Python 代码更加简短可爱 | 从简单实例来认识它 我们在上一篇文章(Python实例来认识并发与并行)中用到了@timer,在函数定义时,加上一个小小的@timer,这样,函数执行结束后,就会自动在控制台汇报自己运行的时间。 比如下面这样: @timerdefpiper():foriinrange(10000): ...