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…

# -*-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…

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…

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…

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…

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 ..…

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…

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__ == '…

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…

# -*- 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(*…

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…

前一段时间学习了python当中的装饰器,主要利用了闭包的原理.后来呢,又见到了python当中的functools模块,里面有很多实用的功能.今天我想分享一下跟装饰器息息相关的两个函数partial和wraps,这两个好伙伴可以说是非常实用. 1 partial偏函数: 这个函数可以帮助我们对一个接收多个参数的函数绑定其中几个参数,返回一个对象,调用这个对象的时候只传给他剩下的参数就可以.它实现了好像闭包才能实现的功能.有的时候可以代替闭包来使用. 不理解??没关系,听我慢慢说! 比如,我们现…

<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…

functools模块处理的对象都是其他的函数,任何可调用对象都可以被视为用于此模块的函数. 1. functools.cmp_to_key(func) 因为Python3不支持比较函数,cmp_to_key就是将老式的比较函数(comparison function)转换成关键字函数(key function),与能够接受key function的函数一起使用,比如说sorted,list.sort, min, max, heapq.nlargest, itertools.groupby等等.…

''' partial引用函数,并增加形参 ''' import functools def show_arg(*args,**kwargs): print("args",args) print("kwargs",kwargs) q = functools.partial(show_arg,1,2,3)#1,2,3为默认值 # functools.partial(函数,形式参数) q()#相当于将show_arg改写一下,然后换一个名字 q(4,5,6)#没有键值对…

from functools import wraps def logged(func):     @wraps(func)     def with_logging(*args, **kwargs):         print (func.__name__() + " was called")         return func(*args, **kwargs)     return with_logging @logged def f(x):    ""&…

1 模块简介 functools,用于高阶函数:指那些作用于函数或者返回其它函数的函数,通常只要是可以被当做函数调用的对象就是这个模块的目标. 在Python 2.7 中具备如下方法, cmp_to_key,将一个比较函数转换关键字函数: partial,针对函数起作用,并且是部分的: reduce,与python内置的reduce函数功能一样: total_ordering,在类装饰器中按照缺失顺序,填充方法: update_wrapper,更新一个包裹(wrapper)函数,使其看起来更像被…

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…

wraps其实没有实际的大用处, 就是用来解决装饰器导致的原函数名指向的函数 的属性发生变化的问题: 装饰器装饰过函数func, 此时func不是指向真正的func,而是指向装饰器中的装饰过的函数 import sys debug_log = sys.stderr def trace(func): if debug_log: def callf(*args, **kwargs): """A wrapper function.""" debug_l…

import time import functools def clock(func): @functools.wraps(func)#还原被装饰函数的__name__和__doc__属性 def clocked(*args,**kwargs):#支持关键字参数 t0 = time.perf_counter() result = func(*args,**kwargs) elapsed = time.perf_counter()- t0 name = func.__name__ arg_lst…

'''''''''类装饰器'''class Test(): def __init__(self,func): print('---初始化---') print('func name is %s'%func.__name__) self.__func = func def __call__(self, *args, **kwargs): print('---类装饰器中的内容----') self.__func @Test #相当于test = Test(test)def test(): print…

装饰器demo def wrapper(func): print('装饰器工作了') def inner(*args,**kwargs): return func(*args,**kwargs) return inner @wrapper def index(): print('index') @wrapper def order(): print('order') print(index.__name__) print(order.__name__) # 结果 装饰器工作了 装饰器工作了 in…

# 工具函数import functools print(dir(functools)) # partial函数(偏函数)def showarg(*args,**kw): print(args) print(kw) p1 = functools.partial(showarg,1,2,3)p1()p1(4,5,6)p1(a='python',b='itcast') p2 = functools.partial(showarg,a=3,b='Linux')p2()p2(1,2) # wraps函数…

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__ == '…

functools 是python2.5被引人的,一些工具函数放在此包里. python2.7中 python3.6中 import functools print(dir(functools)) ['MappingProxyType', 'RLock', 'WRAPPER_ASSIGNMENTS', 'WRAPPER_UPDATES', 'WeakKeyDictionary', '_CacheInfo', '_HashedSeq', '__all__', '__builtins__', '__…

functools模块可以作用于所有的可以被调用的对象,包括函数 定义了__call__方法的类等 1 functools.cmp_to_key(func) 将比较函数(接受两个参数,通过比较两个参数的大小返回负值,0,或者正数)转换为key function(返回一个值用来比较或者排序的可调用对象), 例如: sorted(iterable, functools.cmp_to_key(locale.strcoll)) def cmp1(n1, n2): return n1 - n2 a = […

内建函数 Build-in Function,启动python解释器,输入dir(__builtins__), 可以看到很多python解释器启动后默认加载的属性和函数,这些函数称之为内建函数, 这些函数因为在编程时使用较多,cpython解释器用c语言实现了这些函数,启动解释器 时默认加载. 这些函数数量众多,不宜记忆,开发时不是都用到的,待用到时再help(function), 查看如何使用,或结合百度查询即可,在这里介绍些常用的内建函数. range range(stop) -> list…