Python functools.wraps 详解

标准库 functools 中的 wrap 函数用于包装函数, 不改变原有函数的功能, 仅改变原有函数的一些属性, 例如 __name__, __doc__, __annotations__ 等属性

先看一个简单的示例

import functoolsdef func_1(x: str) -> None:"""function:return: None"""print("func_1", x)@functools.wraps(func_1)
def demo():"""demo:return: None"""print("demo")print("demo name:", demo.__name__)
print("demo doc:", demo.__doc__)
print("demo annotations:", demo.__annotations__)
demo()
print("func_1 is demo's wrap:", func_1 is demo.__wrapped__)

输出

demo name: func_1
demo doc: function:return: Nonedemo annotations: {'x': <class 'str'>, 'return': None}
demo
func_1 is demo's wrap: True

使用 func_1 去包装 demo 函数, demo 函数本身的功能没变(仍打印 “demo”), 但是 __name__(函数名称), __doc__(函数文档), __annotations__(函数注释) 等属性变了, 而且 __wrapped__ 属性指向包装函数

functools.wrap 可用于装饰器的内层函数, 抵消装饰器的副作用, 因为使用装饰器后, 原函数被内层函数赋值覆盖, 函数名称等信息丢失了(装饰器仅仅是不改变函数原有功能)

def info(func):def wrap(a, b):return func(a, b)return wrap@info
def multiply(x, y):return x * yprint("multiply name:", multiply.__name__)

打印

multiply name: wrap

使用装饰器后, multiply 指向内层函数 wrap, 所以名称变为 wrap

可以对内层函数进行包装

def info(func):@functools.wraps(func)def wrap(a, b):return func(a, b)return wrap@info
def multiply(x, y):return x * yprint("multiply name:", multiply.__name__)

输出

multiply name: multiply

@info 装饰器等价于 multiply = info(multiply), 所以 func 指向原始 multiply 函数, @functools.wraps(func) 使用原始 multiply 函数包装 wrap 函数, 随后 wrap 函数覆盖原始 multiply 函数

注意 wrap 函数与原始 multiply 函数形参必须兼容

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