一个需求的实现
当前，我们有这么一个小的需求：通过装饰器来计算函数执行的时间
计算出这个函数的执行时长
def add(x,y): # add = TimeIt(add) time.sleep(1) 'this is add' return x + y
装饰器实现
import time
import datetime
from functools import wraps
class TimeIt:
def __init__(self,fn):
print('init')
self._fn = fn
def __call__(self, *args, **kwargs):
start = datetime.datetime.now()
ret = self._fn(*args, **kwargs)
delta = datetime.datetime.now() - start
print(delta)
return ret
@TimeIt
def add(x,y): # add = TimeIt(add)
time.sleep(1)
'this is add'
return x + y
add(1,2)
print(add.__doc__)
print(add.__name__)
我们所看到的信息如下：
Traceback (most recent call last): File "H:/Python_Project/test2/3.py", line 33, in <module> print(add.__name__) AttributeError: 'TimeIt' object has no attribute '__name__'
那么问题来了，在打印__doc__ 和 __name__ 的时候看到返回的并非是我们想要的，因为已经被包装到TimeIt中的可调用对象，所以，现在它是一个实例了，实例是不能调用__name__的；所以，我们来手动模拟一下，将其伪装写入__doc__ 和 __name__
改造
手动拷贝：粗糙的改造方式，将其__doc__ __name__强行复制到实例中
self无非是我们当前所绑定的类实例，fn是通过装饰器传递进来的add，我们将fn的doc 和 name 作为源强行的赋值到self中，如下：
class TimeIt:
def __init__(self,fn):
print('init')
self._fn = fn
# 函数的doc 拷贝到 fn中
self.__doc__ = self._fn.__doc__
self.__name__ = self._fn.__name__
这样效果肯定是不好的，这样做就是为了得知其保存位置，那么接下来引入wraps模块
引入wraps
wraps本质是一个函数装饰器，通过接收一个参数再接收一个参数进行传递并处理，反正网上也一堆使用方法，举例不再说明，但是这里需要将函数调用的等价式摸清
使用方式：
from functools import wraps def looger(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): xxxxxxxx
等价式关系 ： @wraps(fn) = ( a = wraps(fn); a(wrapper) )
可以看出，源是传递进来的fn，目标是self，也就是wrapper
过程分析
首先我们通过编辑器跟进到函数内部
def wraps(wrapped, assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated = WRAPPER_UPDATES): """Decorator factory to apply update_wrapper() to a wrapper function Returns a decorator that invokes update_wrapper() with the decorated function as the wrapper argument and the arguments to wraps() as the remaining arguments. Default arguments are as for update_wrapper(). This is a convenience function to simplify applying partial() to update_wrapper(). """
可看到wraps中，需要传递几个参数，跟进到assigned，被包装的函数才是src源，也就是说被外部的更新掉
查看 assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS
通过WRAPPER_ASSIGNMENTS 发现是被跳转到了
WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',
'__annotations__')
WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)
def update_wrapper(wrapper,
wrapped,
assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
updated = WRAPPER_UPDATES):
可看到wraps中，需要传递几个参数，跟进到assigned，被包装的函数才是src源，也就是说被外部的更新掉
查看 assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS
那么赋值更新哪些东西呢？就是这些属性,如下所示
WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',
'__annotations__')
而updated = WRAPPER_UPDATES 所覆盖的则就是从WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)的基础上在执行了更新操作WRAPPER_ASSIGNMENTS，说白了全是在当前__dict__中进行
如果存在字典之类的属性要做的是并不是覆盖字典，而是在他们的字典中将自身的信息覆盖或增加等更新操作
assigned 只有默认值，但是够我们用了
对象属性的访问
继续往下查看代码：for attr in assigned:
try:
value = getattr(wrapped, attr)
except AttributeError:
pass
else:
setattr(wrapper, attr, value)
for attr in updated:
getattr(wrapper, attr).update(getattr(wrapped, attr, {}))
# Issue #17482: set __wrapped__ last so we don't inadvertently copy it
# from the wrapped function when updating __dict__
wrapper.__wrapped__ = wrapped
# Return the wrapper so this can be used as a decorator via partial()
return wrapper
它是通过反射机制通过找到__dict__，如果存在则返回，没有则触发setattr将value写入到__dict__
value = getattr(wrapped, attr) 从attr反射获取了属性，attr就是assigent，而assigent就是WRAPPER_ASSIGNMENTS 定义的属性
setattr(wrapper, attr, value) 如果没有找到则动态的加入到其字典中
wrapper.__wrapped__ = wrapped 将wrapper拿到之后为其加入了一个属性，也属于一个功能增强，把wrapperd 也就是被包装函数，将add的引用交给了def wrapper(*args, **kwargs) ; 凡是被包装过的都会增加这个属性
说白了 wraps就是调用了update_wrapper,只不过少了一层传递
那么再回到wraps中
def wraps(wrapped,
assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
updated = WRAPPER_UPDATES):
是不是感觉少了些东西？实际它是调用了partial偏函数
return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,
assigned=assigned, updated=updated)
通过偏函数，update_wrapper 对应的wrapper ，送入一个函数，其他 照单全收
接下来又会引入一个新的函数，partial具体分析后期再写
总之一句话：wraps 是通过装饰器方式进行传参并增强，将需要一些基础属性以反射的方式从源中赋值到当前dict中，并使用偏函数生成了一个新的函数并返回