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__ == '

# -*- 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

def login_required(view_func): @functools.wraps(view_func) def wrapper(*args, **kwargs): ...... return view_func(*args,**kwargs) return wrapper在wrapper上面使用这个装饰器可以让view_func.__name__或者view_func.__doc__访问的还是原先那个函数的对象属性.而不是装饰以后wrapper的对象属性

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

原文地址:https://www.cnblogs.com/fcyworld/p/6239951.html 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

装饰器开发原则 : 开放封闭原则装饰器的作用 :在不改变原函数的调用方式的情况下,在函数的前后添加功能装饰器的本质 : 闭包函数 def wrapper(func): def inner(*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') return ret return inner @wrapper #holiday = wrapper(holiday) def

# -*-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

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

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

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 ..

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

我们在使用 Decorator 的过程中,难免会损失一些原本的功能信息.直接拿 stackoverflow 里面的栗子     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 def logged(func):     def with_logging(*args, **kwargs):         print func.__name__ + " was called"         return func(*args, **kwargs

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(*

我们知道函数被装饰器,装饰后,所有的属性,以及内置函数就失效了. 原因是函数类型变成了warpper类型 示例1:不带wraps装饰器示例 def warfunc(func): def warpper(*args,**kwargs): print('warpper demo') ret = func(*args,**kwargs) return ret return warpper @warfunc def demofunc(): print('func demo') demofunc() pr

1.__name__用来显示函数的名称,__doc__用来显示文档字符串也就是("""文档字符串""")这里面的内容 2.首先我们来看不加@wraps的例子 def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): '''decorator''' print('Decorated function...') return func(*args, **kwargs) return wrapper @

<A Byte of Python>17.8节讲decorator的时候,用到了functools模块中的一个装饰器:wraps.因为之前没有接触过这个装饰器,所以特地研究了一下. 何谓“装饰器”? <A Byte of Python>中这样讲: “Decorators are a shortcut to applying wrapper functions. This is helpful to “wrap” functionality with the same code ov

函数式编程 函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计.函数就是面向过程的程序设计的基本单元. 而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算. 我们首先要搞明白计算机(Computer)和计算(Compute)的概念. 在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种

装饰器详解 函数刚开始不解析内部,只是放进内存 装饰器是函数,只不过该函数可以具有特殊的含义,装饰器用来装饰函数或类,使用装饰器可以在函数执行前和执行后添加相应操作. 1 下面以一个函数开始,理解下面概念 def foo(): print 'foo' foo 是函数 foo() 是执行函数 2 看下面的一个函数执行过程 def f1(arg): arg() def func(): print ' f1(func) 3 上面的理解之后,看下面一个函数执行过程 def auth(func): def

题目描述 1.简单举例 Python 标准库中的装饰器 2.说说你用过的 Python 标准库中的装饰器 1. 首先,我们比较熟悉,也是比较常用的 Python 标准库提供的装饰器有:property,classmethod,staticmethod,functools.wraps四个.这四个的可考点比较多,这里将分别说明: 首先先来说明 functools.wraps,这个我们在之前翻译装饰器时已经谈到过.这里我们同样用代码来说明吧. # 比如一个简单的用来统计代码运行时长的装饰器import

本章讨论的话题 python如何计算装饰器句法 python如何判断变量是不是局部的(通过函数内部是否给变量赋值过来判断是否是局部变量) 闭包存在的原因和工作原理(闭包是一种函数,它会保留定义函数时存在的自由变量的绑定,这样调用函数时,虽然定义作用域不可用了,但是仍能使用那些绑定.函数中的函数) nonlocal能解决什么问题(nonlocal是新出现的保留关键字,python3.0中引入)(将局部变量声明为自由变量) 探讨 实现行为良好的装饰器 标准库中有用的装饰器 实现一个参数化的装饰器 装