脚本专栏

Python装饰器如何实现修复过程解析
脚本专栏 2025/6/8 佚名
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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docstring。

未加@wraps的时候：

from functools import wraps


def wrapper(func):
  # @wraps(func)
  def inner(*args, **kwargs):
    print("装饰器工作中...")
    func(*args, **kwargs)
  return inner
@wrapper
def f1(arg):
  """
  这是一个测试装饰器修复技术的函数
  :param arg: 随便传
  :return: 没有
  """
  print(arg)

f1('呵呵')
print(f1.__name__,f1.__doc__)

打印结果是：

Python装饰器如何实现修复过程解析

但是加上@wraps以后：

from functools import wraps


def wrapper(func):
  @wraps(func)
  def inner(*args, **kwargs):
    print("装饰器工作中...")
    func(*args, **kwargs)
  return inner
@wrapper
def f1(arg):
  """
  这是一个测试装饰器修复技术的函数
  :param arg: 随便传
  :return: 没有
  """
  print(arg)

f1('呵呵')
print(f1.__name__,f1.__doc__)

打印结果是：

Python装饰器如何实现修复过程解析

其中主要的就是两个变量：

1、显示 正在执行的函数的名称 f.name

2、显示 正在执行的函数的注释 f.doc

简单来说就是：

如果没使用@wraps，当A调用了装饰器B的话，即使A.name，返回的会是装饰器B的函数名称，而不是A的函数名称

如果使用了@wraps，当A调用了装饰器B的话，A.__ name__返回的会是A函数的名称，而不是饰器B的名称，

这也即使常说的@wraps是装饰器的修复技术，

实际就是修复还原了A的__ name__变量，同理__ doc__变量也是一样。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
Python,装饰器,修复
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