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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:
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:
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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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