python wraps|极客教程

python wraps

1. 介绍

在Python中，装饰器是一种非常强大的工具，它可以在不修改已有函数源代码的情况下，为函数增加额外的功能。然而，使用装饰器时，很容易遇到一个问题：被装饰后的函数的元信息（如函数名称、参数列表等）被替换成了装饰器的元信息。这对于一些依赖函数元信息的功能来说，可能会导致问题。

于是，Python提供了wraps装饰器，它是functools模块中的一个函数，用于解决这个问题。wraps装饰器可以将装饰器函数的元信息（如函数名称、参数列表等）复制给被装饰的函数，从而避免元信息的丢失。

本文将详细介绍wraps装饰器的使用方法和原理，并给出一些示例代码，帮助读者更好地理解和掌握wraps装饰器。

2. `wraps`装饰器的基本使用

首先，我们来看一个简单的示例来说明wraps装饰器的基本使用方法。假设我们有一个装饰器函数decorator，它用来给被装饰的函数打印一条日志：

from functools import wraps

def decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function: {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

接下来，我们定义一个被装饰的函数hello：

@decorator
def hello(name):
    """
    A simple function to greet someone.

    Args:
        name (str): The name of the person to be greeted.
    """
    print(f"Hello, {name}!")

hello("Alice")

运行上述代码，我们可以得到如下的输出：

Calling function: hello
Hello, Alice!

从输出可以看出，wraps装饰器使得被装饰的函数hello保留了自己的元信息，例如函数名称、参数列表和注释等。

3. `wraps`装饰器的原理

为了更好地理解wraps装饰器的原理，我们可以手动实现一个与wraps装饰器功能相似的装饰器。下面是一个简化版本的实现：

def my_wraps(func):
    def decorator(wrapper):
        wrapper.__name__ = func.__name__
        wrapper.__doc__ = func.__doc__
        wrapper.__annotations__ = func.__annotations__
        for attr in ["__module__", "__qualname__"]:
            if hasattr(func, attr):
                setattr(wrapper, attr, getattr(func, attr))
        return wrapper
    return decorator

上述代码中，我们定义了一个装饰器函数my_wraps，它接受被装饰的函数func作为参数，并返回一个装饰器函数decorator。decorator函数将func的元信息复制给wrapper，并返回wrapper。

通过上述代码可以看出，wraps装饰器的原理并不复杂，它通过将被装饰函数的元信息赋值给装饰器函数的对应属性，实现了保留被装饰函数元信息的功能。

4. `wraps`装饰器的进阶使用

除了复制被装饰函数的元信息以外，wraps装饰器还可以用于其他方面的功能增强。下面是两个具有实际意义的示例，展示了wraps装饰器的进阶使用。

4.1 缓存装饰器

我们可以使用wraps装饰器来实现一个缓存装饰器，用于缓存函数的计算结果。这种技术在需要重复计算代价较高的函数时，可以有效地提高程序的性能。

下面是一个简单的缓存装饰器的实现：

from functools import wraps

def cache(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        cache_key = str(args) + str(kwargs)
        if cache_key not in wrapper.cache:
            wrapper.cache[cache_key] = func(*args, **kwargs)
        return wrapper.cache[cache_key]

    wrapper.cache = {}
    return wrapper

上述代码中，我们定义了一个缓存装饰器cache，它使用字典wrapper.cache来保存函数的计算结果。在每次调用被装饰的函数时，wrapper首先检查是否已经计算过，如果已经计算过，则直接返回缓存结果，否则进行计算并保存结果到缓存中。

下面我们使用该装饰器来装饰一个计算斐波那契数列的函数：

@cache
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))
print(fibonacci(20))

运行上述代码，我们可以看到计算斐波那契数列的结果被缓存起来，从而提高了程序的性能。

4.2 日志装饰器

我们还可以使用wraps装饰器来实现一个日志装饰器，用于记录函数的调用信息。这对于调试和性能分析来说非常有用。

下面是一个简单的日志装饰器的实现：

from functools import wraps
import logging

def log(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logging.info(f"Calling function: {func.__name__}")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

上述代码中，我们定义了一个日志装饰器log，它在函数调用时打印一条日志。为了方便演示，我们使用标准库logging来进行日志记录。

下面我们使用该装饰器来装饰一个计算阶乘的函数：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

@log
def factorial(n):
    if n <= 0:
        return 1
    return n * factorial(n-1)

print(factorial(5))
print(factorial(10))

运行上述代码，我们可以得到以下日志输出：

INFO:root:Calling function: factorial
INFO:root:Calling function: factorial
INFO:root:Calling function: factorial
INFO:root:Calling function: factorial
INFO:root:Calling function: factorial
120
INFO:root:Calling function: factorial
INFO:root:Calling function: factorial
INFO:root:Calling function: factorial
INFO:root:Calling function: factorial
INFO:root:Calling function: factorial

从输出可以看出，日志装饰器成功地打印了函数的调用信息。