Python six.wraps

最新推荐文章于 2022-08-05 08:51:42 发布
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分类专栏： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MiniCnCoder/article/details/80001215
本文详细介绍了Python中@six.wraps装饰器的工作原理及其用法。此装饰器类似于functools.wraps，用于设置被装饰函数的元数据属性，确保即使经过装饰，函数的名称、文档字符串等信息仍能保持不变。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

@ six. wraps ( wrapped,  assigned=functools.WRAPPER_ASSIGNMENTS,  updated=functools.WRAPPER_UPDATES )

This is exactly the functools.wraps() decorator, but it sets the __wrapped__ attribute on what it decorates as functools.wraps() does on Python versions after 3.2.

python中 wraps 的作用
sowhat
03-28 907
这里使用两段代码比较加入wraps装饰器后，函数打印的结果对比： 新建文件名：Testword 代码1：不加wraps装饰器 # coding=utf-8 from functools import wraps def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): '''decorator''' ...
Python：装饰器中@wraps函数的作用
qq_24594197的博客
10-15 1589
装饰器： 装饰器的本质是一个闭包函数,作用在于不改变原函数功能和调用方法的基础上给它添加额外的功能.装饰器在装饰一个函数时,原函数就成了一个新的函数,也就是说其属性会发生变化,所以为了不改变原函数的属性,我们会调用functools中的wraps装饰器来保证原函数的属性不变.下边以一个简单的例子展示wraps装饰器的作用 : 在学习装饰器的时候，会在作为装饰器的函数中加入一个functools的wraps装饰器，解释下这个函数的作用，上代码！！！ 1.加入wraps装饰器时 import time fro
python中wraps_python装饰器函数wraps
weixin_39717121的博客
01-29 389
python的装饰器是python的重要特性之一，通过装饰器你能够在执行已有的操作的同时，去执行额外的操作。装饰器的主要作用在不改变原有函数或者类等内部的实现的前提下，对其进行功能的拓展。这是装饰器最大的特性。今天我们主要说明的是python装饰器实现的一些细节。1.首先是装饰器的构成以及使用。python的装饰器实际上是闭包的一种实现。一般的装饰器通过两层函数即可实现，形式类似于下面这样。def...
python装饰器补充之functools包中的wraps
学海无涯
05-14 6431
Python装饰器（decorator）在实现的时候，有一些细节需要被注意。例如，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）。这样有时候会对程序造成一些不便，例如笔者想对flask框架中的一些函数添加自定义的decorator，添加后由于函数名和函数的doc发生了改变，对测试结果有一些影响。所以，Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorato...
使用functools模块wrap方法装饰函数
kongxx的专栏
06-13 8771
使用functools模块wrap方法装饰函数今天无意间看到Python中的functools模块，发现使用这个模块的wraps()可以实现一些类似拦截器的功能，比如：包装异常，隐藏异常，打印日志，统计函数使用时间等。下面就通过几个代码片段来看看具体使用方法：包装异常#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import functools def
@pytest.mark.parametrize与python的装饰器同时使用
Warmheart_qian的博客
07-09 1055
按照平时用法，结果为test用例使用装饰器时报错 def upgrade_decorator(func): def wrapper(self, *args, **kwargs): data = eval(kwargs["case"]["data"]) func(self, *args, **kwargs) return wrapper @pytest.mark.parametrize("case", cases) @upgrade_deco
Python Flask-RESTPlus 工程化实践
pydby01的博客
12-15 2289
本指南将逐步介绍构建用于测试、开发和生产环境的 Flask RESTPlus Web 应用程序的方法。 将使用基于 Linux 的操作系统（Ubuntu），但是大多数步骤都可以在 Windows 和 Mac 上执行。 在继续阅读本指南之前，你应该对 Python 编程语言和 Flask 框架有基本的了解。如果你不熟悉这些内容，建议阅读介绍性文章 -如何使用 Python 和 Flask 构建 Web 应用程序。 本指南的结构 本指南分为以下几部分： 功能 Flask-RESTPlus ...
Python基础知识资料收集库
01-03 2368
对于开始想输出 “Hello 世界” 的用户，以下资料值得珍藏^~^ 1：为什么学习Python 家里有在这个IT圈子里面，也想让我接触这个圈子，然后给我建议学的Python， 然后自己通过百度和向有学过Python的同学了解了Python，Python这门语言，入门比较简单， 它简单易学，生态圈比较强大，涉及的地方比较多，特别是在人工智能，和数据分析这方面。在未来我觉得是往自动化， 人工...
【Nose插件兼容性分析】：nose.plugins.skip在不同Python版本下的兼容性
Nose是Python中一个流行的测试库，它为开发者提供了一个简单的接口来编写和运行测试。Nose插件则是扩展Nose功能的工具，它们可以修改测试行为、提供额外的测试信息或使测试更容易编写。然而，随着Python版本的迭代...
python six模块_Python模块之six
weixin_39575212的博客
12-02 677
背景大家知道现在python主要有两个大的版本，一个是python2另一个是python3，那么不同的人可能会习惯不同的版本，而python2和python3又有一些区别和不兼容的地方，给程序猿造成了很大的烦恼，怎么办呢？作用Six 就是来解决这个烦恼的，这是一个专门用来兼容 Python 2 和 Python 3 的模块，它解决了诸如 urllib 的部分方法不兼容， str 和 bytes 类...
python中wraps函数用法详情
IT之一小佬的博客
08-05 1897
python中wraps函数用法详情
Python @wraps的作用
weixin_42544006的博客
06-24 7609
https://www.cnblogs.com/wuyongqiang/p/10171273.html https://blog.csdn.net/Refrain__WG/article/details/81013374 https://blog.csdn.net/hqzxsc2006/article/details/50337865 https://blog.csdn.net/xiangx...
Python装饰器中@wraps作用
Shaun_X
03-18 2万+
装饰器的作用: 在不改变原有功能代码的基础上,添加额外的功能,如用户验证等。 @wraps(view_func)的作用: 不改变使用装饰器原有函数的结构(如name, doc) １．不使用@wraps装饰器时候，看看__name__、__doc__输出的内容是什么 def decorator(func): """this is decorator __doc__""" def wrapper...
Python装饰器中的@wraps的作用和使用
Refrain__WG的博客
07-12 1万+
Python 装饰器中的@wraps的作用： 装饰器的作用: 在不改变原有功能代码的基础上,添加额外的功能,如用户验证等 @wraps(view_func)的作用: 不改变使用装饰器原有函数的结构(如__name__, __doc__) 不使用wraps可能出现的ERROR: view_func...endpoint...map... 使用方法...
python最全面试题！
Mr.Sheep的博客
08-12 6647
Python基础篇 1：为什么学习Python 家里有在这个IT圈子里面，也想让我接触这个圈子，然后给我建议学的Python， 然后自己通过百度和向有学过Python的同学了解了Python，Python这门语言，入门比较简单， 它简单易学，生态圈比较强大，涉及的地方比较多，特别是在人工智能，和数据分析这方面。在未来我觉得是往自动化， 人工智能这方面发展的，所以学习了Python 2：通过什么途...
（转）Python装饰器与面向切面编程
The time is passing
08-15 330
  原文地址：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/03/01/1967600.html 1. 装饰器入门 1.1. 需求是怎么来的？ 装饰器的定义很是抽象，我们来看一个小例子。 1 def foo(): 2     print 'in foo()' 3 4 fo...
python重试库retryiny源码剖析
weixin_30278311的博客
05-16 78
本篇博文试着剖析有名的python第三方库retrying源码。 在剖析其源码之前，有必要讲一下retrying的用法，方便理解。 安装： pip install retrying 或者 easy_install retrying 一些用法实例如下: #example 1 from retrying import retry @retry d...
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12-14 3万+
six : Six is a Python 2 and 3 compatibility library Six没有托管在Github上，而是托管在了Bitbucket上，不过这些都不是重点，重点是它的作用。 众所周知 Python 2 和 Python 3 版本的分裂给 Python 开发者们带来了很大的烦恼，为了使代码同时兼容两个版本，往往要增加大量的代码。 于是 Six 出现了。正
python functools.wraps
最新发布
07-09
Python 中的 `functools.wraps` 是一个非常有用的装饰器工具，主要用于保留被装饰函数的元数据（metadata），例如函数名、文档字符串、参数列表等。在使用装饰器对函数进行包装时，如果不使用 `functools.wraps`，那么被装饰的函数的一些属性会被覆盖为装饰器内部函数的属性，这会导致调试困难和文档生成问题。 ### 作用 1. **保留原始函数的元数据** 使用 `functools.wraps` 可以确保装饰器不会影响被装饰函数的名称、文档字符串等信息[^2]。 2. **简化 `update_wrapper` 的使用** `wraps` 是 `functools.update_wrapper` 的一个便捷封装，避免了手动调用 `update_wrapper` 来更新装饰器包装后的函数属性[^3]。 3. **提高代码可读性和可维护性** 在调试或使用自动化工具（如 Sphinx 文档生成）时，保留原始函数的信息有助于理解函数的行为和用途[^1]。 --- ### 示例 #### 基本使用方式 ```python from functools import wraps def my_decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print("Before function call") result = func(*args, **kwargs) print("After function call") return result return wrapper @my_decorator def say_hello(name): """Greet the user with a message.""" print(f"Hello, {name}!") # 调用函数 say_hello("Alice") # 查看函数名和文档字符串 print(say_hello.__name__) # 输出: say_hello print(say_hello.__doc__) # 输出: Greet the user with a message. ``` 在这个例子中，`@wraps(func)` 确保了 `say_hello` 函数的 `__name__` 和 `__doc__` 属性没有被 `wrapper` 函数覆盖。 #### 不使用 `wraps` 的后果 ```python def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Before function call") result = func(*args, **kwargs) print("After function call") return result return wrapper @my_decorator def say_hello(name): """Greet the user with a message.""" print(f"Hello, {name}!") # 查看函数名和文档字符串 print(say_hello.__name__) # 输出: wrapper print(say_hello.__doc__) # 输出: None ``` 此时，由于没有使用 `@wraps(func)`，`say_hello` 的元数据被 `wrapper` 替代，导致调试和文档生成变得困难。 --- #### 内部机制：与 `update_wrapper` 的关系 `functools.wraps` 实际上是对 `functools.update_wrapper` 的封装。其等效实现如下： ```python from functools import update_wrapper def wraps(wrapped): def decorator(wrapper): update_wrapper(wrapper, wrapped) return wrapper return decorator ``` 它通过调用 `update_wrapper(wrapper, wrapped)` 将 `wrapped` 函数的元数据复制到 `wrapper` 上，从而保留原始函数的信息。 --- ### 最佳实践 - 每次编写装饰器时都应使用 `@wraps(func)`，以确保不丢失原始函数的元数据。 - 在开发库或框架时尤其重要，因为这些信息对于用户理解和使用 API 至关重要。 - 避免手动更新 `__name__` 或 `__doc__`，优先使用 `wraps` 来自动处理。 ---
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