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问题
一个装饰器已经作用在一个函数上,你想撤销它,直接访问原始的未包装的那个函数。
解决方案
假设装饰器是通过 @wraps 来实现的,那么你可以通过访问 __wrapped__ 属性来访问原始函数:
> @somedecorator > def add(x, y): ... return x + y ... > orig_add = add.__wrapped__ > orig_add(3, 4) 7 >
讨论
直接访问未包装的原始函数在调试、内省和其他函数操作时是很有用的。 但是我们这里的方案仅仅适用于在包装器中正确使用了 @wraps
或者直接设置了 __wrapped__
属性的情况。
如果有多个包装器,那么访问 __wrapped__
属性的行为是不可预知的,应该避免这样做。 在Python3.3中,它会略过所有的包装层,比如,假如你有如下的代码:
from functools import wraps def decorator1(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('Decorator 1') return func(*args, **kwargs) return wrapper def decorator2(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): print('Decorator 2') return func(*args, **kwargs) return wrapper @decorator1 @decorator2 def add(x, y): return x + y
下面我们在Python3.3下测试:
> add(2, 3) Decorator 1 Decorator 2 5 > add.__wrapped__(2, 3) 5 >
下面我们在Python3.4下测试:
> add(2, 3) Decorator 1 Decorator 2 5 > add.__wrapped__(2, 3) Decorator 2 5 >
最后要说的是,并不是所有的装饰器都使用了 @wraps
,因此这里的方案并不全部适用。 特别的,内置的装饰器 @staticmethod
和 @classmethod
就没有遵循这个约定 (它们把原始函数存储在属性 __func__
中)。
以上就是Python如何解除一个装饰器的详细内容,更多关于Python 解除装饰器的资料请关注其它相关文章!
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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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