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
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。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持易盾网络。