一:python functools.wraps 实例 1. 未使用wraps的实例 #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 def logged(func): def with_logging(*args, **kwargs): '''i am wraps's doc''' print func.__name__ + " was called" return func(*args, **kwargs) return with_logging @log…

# -*-coding=utf-8 -*-#实现一个函数执行后计算执行时间的功能 __author__ = 'piay' import time, functools def foo(): ''' 定义一个普通函数 :return: ''' print 'this is foo' foo() ''' 这里如果我们需要查看函数执行时间,修改为: ''' def foo1(): start_time = time.clock() print 'this is foo1' end_time = tim…

我们在使用装饰器的时候,有些函数的功能会丢失,比如func.__name__,func.__doc__,func.__module__ 比如下面这个例子: In [16]: def logged(func): ...: def with_logging(*args,**kwargs): ...: print(func.__name__+" was called ") ...: return func(*args,**kwargs) ...: return with_logging ..…

第一次见到functools.wraps是在 Flask Web开发 中,一直不明白怎么回事. 装饰器(decorator)是干嘛的?对于受到封装的原函数来说,装饰器能够在那个函数执行前或者执行后分别运行一些代码,使得可以再装饰器里面访问并修改原函数的参数以及返回值,以实现约束定义.调试程序.注册函数等目标.装饰器一般返回一个包装器(wrapper),而functools.wraps就是装饰包装器的装饰器. 先来看一个不使用functools.wraps的装饰器例子. def tracer(fu…

Python 中使用装饰器对在运行期对函数进行一些外部功能的扩展.但是在使用过程中,由于装饰器的加入导致解释器认为函数本身发生了改变,在某些情况下——比如测试时——会导致一些问题.Python 通过 functool.wraps 为我们解决了这个问题:在编写装饰器时,在实现前加入 @functools.wraps(func) 可以保证装饰器不会对被装饰函数造成影响.比如,在 Flask 中,我们要自己重写 login_required 装饰器,但不想影响被装饰器装饰的方法,则 login_req…

# -*- coding: utf-8 -*- # author:baoshan def wrapper(func): def inner_function(): pass return inner_function @wrapper def wrapped(): pass print(wrapped.__name__) # inner_function def wrapped2(): pass print(wrapper(wrapped2).__name__) # inner_function…

在看 Bottle 代码中看见 functools.wraps 这种用法. def make_default_app_wrapper(name): """ Return a callable that relays calls to the current default app. """ a = getattr(Bottle, name) @functools.wraps(getattr(Bottle, name)) def wrapper(*…

functools.wraps装饰器用于显示被包裹的函数的名称 import functools def node(func): #@functools.wraps(func) def wrapped(*args, **kwargs): print "print from node" return wrapped @node def func(): print "print from func" print func.__name__ 当没有wraps包裹时,输出的…

直接上代码看效果: # 定义一个最简单的装饰器 def user_login_data(f): def wrapper(*args, **kwargs): return f(*args, **kwargs) return wrapper # 用装饰器装饰以下两个函数 @user_login_data def num1(): print("aaa") @user_login_data def num2(): print("bbbb") if __name__ == '…

该模块为高阶函数提供支持——作用于或返回函数的函数被称为高阶函数.在该模块看来,一切可调用的对象均可视为本模块中所说的“函数”. 目录 一.模块方法 1. functools.cmp_to_key(func) 2. functools.total_ordering(cls) 3. functools.reduce(function, iterable[, initializer]) *4. functools.partial(func[,*args][, **keywords]) 5. func…