from functools import wraps def decorator(func): """this is decorator __doc__""" @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): """this is wrapper __doc__""" print(&quo
前言 被装饰器 装饰过后的对象，其实已经不是原来的那个对象了，测试如下： def dec(func): def inner(*args,**kwargs)->None: '''inner __doc__''' print('do something') func() return inner @dec def test(a:int):
# python装饰器在实现的时候，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，它能保留原有的函数的名称和函数属性
void __init sched_clock_register(u64 (*read)(void), int bits, unsigned long rate) { u64 res, wrap, new_mask, new_epoch, cyc, ns; u32 new_mult, new_shift; unsigned long r, flags; char r_unit; struct clock_read_data rd; if (c
转自：https://www.runoob.com/design-pattern/decorator-pattern.html 1.介绍 饰器模式（Decorator Pattern）允许向一个现有的对象添加新的功能，同时又不改变其结构。这种类型的设计模式属于结构型模式，它是作为现有的类的一个包装。就增加功能来说，装饰器模式相比生成子类更为灵活。 这
在函数上添加一个装饰器，增加额外的操作处理(比如日志、计时等)。 特别是在代码调试阶段特别好用。 import time from functools import wraps def funcruntime(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() result = func(
普通装饰器 from functools import wraps def cover(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) return result return wrapper 类内部装饰器，可调用类内部函数 from functools import wraps class T(obje
@wraps 修饰器：让你的 Python 代码更加简短可爱 | 从简单实例来认识它 我们在上一篇文章（Python实例来认识并发与并行）中用到了 @timer ，在函数定义时，加上一个小小的 @timer ，这样，函数执行结束后，就会自动在控制台汇报自己运行的时间。 比如下面这样： @timer def piper(): for i in r
@wraps 修饰器：让你的 Python 代码更加简短可爱 | 从简单实例来认识它 我们在上一篇文章（Python实例来认识并发与并行）中用到了 @timer ，在函数定义时，加上一个小小的 @timer ，这样，函数执行结束后，就会自动在控制台汇报自己运行的时间。 比如下面这样： @timer def piper(): for i
前言 前面一篇对python装饰器有了初步的了解了，但是还不够完美，领导看了后又提出了新的需求，希望运行的日志能显示出具体运行的哪个函数。 name__和__doc __name__用于获取函数的名称，__doc__用于获取函数的docstring内容（函数的注释） import time def func_a(a): '''func_a --> he
对比测试先看一个未使用functools.wraps的装饰器:def time_consuming_deco(func): """ 计算运行func函数所消耗的时间 """ def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time()*1000 func(*args, **kwargs)
前言 我们都知道装饰器的作用是在不改变原有的代码基础上，添加新的功能，但是这样会有一个弊端，被装饰的函数某些属性会变改变，接下来我们来看下 案例 import time def run_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): """时间装饰器""" time1 = time.time()
@functools.wraps(func) 用在装饰器函数之上，用于写装饰器时，保留原有函数的名称和函数属性。 # 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
应用场景： 1、授权(Authorization) 装饰器能有助于检查某个人是否被授权去使用一个web应用的端点(endpoint)。它们被大量使用于Flask和Django web框架中。这里是一个例子来使用基于装饰器的授权： from functools import wraps # 最新版python引用是 import functools def require
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docst
python装饰器中的@wraps 第一段代码：没有添加@wraps def user_login_confirm(name): print('我是', name) def deco_fun(view_func): print('准备变身。。。') def wrapper(): view_func() print('变身完成。。。')
有这个方法调用 – > simpleJdbcTemplate.queryForInt(SQL,NULL); – >弹簧SimpleJdbcTemplate中的queryForInt()方法抛出DataAccessException,这是一个运行时异常.我想推动应用程序视图层的异常自Spring框架工作以来,我在RuntimeExceptions内部检查了异常
前言 前面一篇对python装饰器有了初步的了解了，但是还不够完美，领导看了后又提出了新的需求，希望运行的日志能显示出具体运行的哪个函数。 __name__和doc __name__用于获取函数的名称，__doc__用于获取函数的docstring内容（函数的注释） import time def func_a(a): '''func_a --> hel
先说总结，白话来讲，@wraps相当于是装饰器的装饰器。 python内置的方法使用解释，看起很复杂的样子┓( ´∀` )┏ def wraps(wrapped, assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated = WRAPPER_UPDATES): """Decorator factory to apply update_wra
【Python】functools.wraps定义函数装饰器 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
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():
