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 wrapsdef wrapper(func): # @wraps(func) def inner(*args, **kwargs): print("装饰器工作中...") func(*args, **kwargs) return inner@wrapperdef 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 wrapsdef wrapper(func): @wraps(func) def inner(*args, **kwargs): print("装饰器工作中...") func(*args, **kwargs) return inner@wrapperdef 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。