Co robi functools.okłady?

Bardzo często używam klas, zamiast funkcji, dla moich dekoratorów. Miałem pewne problemy z tym, ponieważ obiekt nie będzie miał wszystkich tych samych atrybutów, które są oczekiwane od funkcji. Na przykład obiekt nie będzie miał atrybutu __name__. Miałem z tym konkretny problem, który był dość trudny do wyśledzenia, gdzie Django zgłaszał błąd "obiekt nie ma atrybutu' __name__'". Niestety, dla dekoratorów klasowych, nie wierzę, że @wrap wykona tę robotę. Mam zamiast stworzył klasę base decorator Tak:

class DecBase(object):
    func = None

    def __init__(self, func):
        self.__func = func

    def __getattribute__(self, name):
        if name == "func":
            return super(DecBase, self).__getattribute__(name)

        return self.func.__getattribute__(name)

    def __setattr__(self, name, value):
        if name == "func":
            return super(DecBase, self).__setattr__(name, value)

        return self.func.__setattr__(name, value)

Ta klasa proxy wszystkie wywołania atrybutu do funkcji, która jest dekorowana. Możesz więc teraz utworzyć prosty dekorator, który sprawdza, czy podane są dwa argumenty w ten sposób:

class process_login(DecBase):
    def __call__(self, *args):
        if len(args) != 2:
            raise Exception("You can only specify two arguments")

        return self.func(*args)

1. Wymagane umiejętności: musisz wiedzieć, jak używać dekoratorów i specjalnie z okładami. Ten komentarz wyjaśnia to nieco jasno lub ten link również wyjaśnia to całkiem dobrze.

2. Gdy używamy np: @wraps, po którym następuje nasza własna funkcja wrapper. Zgodnie ze szczegółami podanymi w tym linku, jest napisane, że

Functools.wraps jest wygodną funkcją do wywoływania update_wrapper () jako dekoratora funkcji, podczas definiowania wrappera funkcja.

Jest to równoważne częściowemu (update_wrapper, wrapped=wrapped, assigned=assigned, updated=updated).

Więc @ wraps decorator faktycznie daje połączenie do functools.partial(func [, * args] [, * * keywords]).

Funkcja partial() jest używana do częściowej aplikacji funkcji, która "zawiesza" część argumentów funkcji i / lub słów kluczowych, co powoduje utworzenie nowego obiektu z uproszczonym podpisem. Na przykład, partial () może być użyty do utworzenia funkcji wywołującej, która zachowuje się jak funkcja int (), gdzie argument bazowy domyślnie wynosi dwa:

>>> from functools import partial
>>> basetwo = partial(int, base=2)
>>> basetwo.__doc__ = 'Convert base 2 string to an int.'
>>> basetwo('10010')
18

Co prowadzi mnie do wniosku, że @wraps wywołuje partial () i przekazuje funkcję wrapper jako parametr do niej. Partial() na końcu zwraca uproszczoną wersję, tzn. obiekt tego, co znajduje się wewnątrz funkcji wrapper, a nie samą funkcję wrapper.

W skrócie, functools.wraps jest tylko funkcją regularną. Rozważmy Ten oficjalny przykład . Za pomocą kodu źródłowego możemy zobaczyć więcej szczegółów na temat implementacji i kroków działania w następujący sposób:

1. wraps (f) zwraca obiekt, powiedzmy O1 . Jest to obiekt class Partial
2. następnym krokiem jest @o1... który jest notacją dekoratorską w Pythonie. Oznacza

Wrapper=O1.__ call _ _ (wrapper)

Sprawdzanie realizacji __call__, widzimy, że po tym kroku (lewa strona) wrapper staje się obiektem powstałym przez jaźń.func (*self.args, * args, * * newkeywords) sprawdzanie utworzenia O1 w _ _ new _ _ , znamy siebie.func jest funkcją update_wrapper . Używa parametru *args , prawej strony wrapper, jako jego 1st parametr. Sprawdzając ostatni krok update_wrapper , widać, że zwracany jest po prawej stronie wrapper, z niektórymi atrybutami modyfikowanymi w razie potrzeby.