解决办法：import pandas as pd
from functools import wraps
def isEmpty_df(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
if len(args) > 0:
df = args[0]
else:
原创
2024-03-30 11:25:20
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@wraps(func) 是 Python 标准库 functools 模块提供的一个装饰器，主要用于保留被装饰函数的元信息（metadata）。当我们使用自定义装饰器包装函数时，被装饰后的函数会丢失原函数的名称、文档字符串等信息，而 @wraps(func) 可以解决这个问题。为什么需要 @wraps(func)？先看一个不使用 @wraps 的例子，观察装饰器对函数元信息的影响：def my_
我们在使用 Decorator 的过程中，难免会损失一些原本的功能信息。直接拿 stackoverflow 里面的栗子 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 def logged(func): def with_logging(*args, **k
原创
2022-06-27 11:03:58
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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&nb
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2018-06-05 23:19:47
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python wraps装饰器的使用
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2019-10-16 22:17:00
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什么是闭包？ 闭包就是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。MDN：闭包是一种特殊的对象。它有两部分组成：函数，以及创建该函数的环境。环境有闭包创建时在作用域中的任何局部变量组成。闭包有三个必要条件： 函数嵌套函数内部函数引用了外部函数中的数据（属性、函数）参数个变量不会被回收 这样就能形成一个不会被销毁的函数控件 产生一个闭包 创建闭包最常用
当使用@修饰符修饰函数时，会存在这样一个问题：被修饰的函数会消失(这是因为修饰函数没有设置返回值，如果设置了返回值，则就把返回值赋给被修饰函数，比如，test1函数的返回值设置为 return 6，
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2021-07-22 09:21:43
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这里使用两段代码比较加入wraps装饰器后，函数打印的结果对比：新建文件名：Testword代码1：不加wraps装饰器# coding=utf-8from functools import wraps def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): '''decorator''' ...
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2022-03-18 15:26:36
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不改变使用装饰器原有函数的结构(如name, doc) 示例：不使用@wraps（） def decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): """this is wrapper __doc__""" print("this is wrapper met ...
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2021-07-11 19:00:00
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这里使用两段代码比较加入wraps装饰器后，函数打印的结果对比：新建文件名：Testword代码1：不加wraps装饰器# coding=utf-8from functools import wraps def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): '''decorator''' ...
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2021-05-28 17:09:02
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1.__name__用来显示函数的名称，__doc__用来显示文档字符串也就是(""“文档字符串”"")这里面的内容2.首先我们来看不加@wraps的例子def
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2021-10-28 11:40:37
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前言 我们都知道装饰器的作用是在不改变原有的代码基础上，添加新的功能，但是这样会有一个弊端，被装饰的函数某些属性会变改变，接下来我们来看下 案例 import time def run_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): """时间装饰器""" tim
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2021-05-19 21:51:23
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对于Python学习者，一旦过了入门阶段，你几乎一定会用到Python的装饰器。它经常使用在很多地方，比如Web开发，日志处理，性能搜集，权限控制等。还有一个极其重要的地方，那就是面试的时候。对，装饰器是面试中最常见的问题之一！实战入门抛出问题看这段代码：代码中定义了3个函数，然后分别调用这3个函数。假设，我们发现代码运行很慢，我们想知道每个函数运行分别花了多少时间。笨办法解决我们可以在每个函数中
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2024-01-13 21:28:30
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python装饰器中的@wraps
原创
2019-07-31 15:13:24
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不加：from functools import wrapsdef my_decorator(func): def wper(*args, **kwargs): '''decorator''' print('Calling decorated function...') return func(*args, **kwargs) return wper@my_decoratordef example(): """Docstrin
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2021-07-21 17:52:00
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functools.wraps()作用functools.wraps()函数可以将原函数对象的指定属性复制给包装函数对象,包含module,name,doc或者通过参数选择.常用于装饰器中.装饰器作用过程1.两层嵌套示例:def log(func):
def wrapper(*args, **kw):
print('call %s():' % func.__name__)
return func(
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2023-10-16 18:59:44
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在看 Bottle 代码中看见 functools.wraps 这种用法。 def make_default_app_wrapper(name): """ Return a callable that relays calls to the current default app. """ a =
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2018-03-26 10:22:00
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deftracer(func):defwrapper(*args,**kwargs):result=func(*args,**kwargs)print('%s(%r,%r)->%r'%(func.__name__,args,kwargs,result))returnresultreturnwrapper@tracerdeffibonacci(n):ifnin(0,1):returnnretu
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2018-09-10 03:11:03
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对比测试先看一个未使用functools.wraps的装饰器:def time_consuming_deco(func):
"""
计算运行func函数所消耗的时间
"""
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.time()*1000
func(*args, **kwargs)
原创
2021-05-30 11:45:47
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1. 什么是wraps?在Python的functools模块中,wraps是一个非常有用的装饰器,主要用于保留被装饰函数的元信息(如函数名、文档字符串等)。当我们使用装饰器时,被装饰的函数会丢失其原有的元信息,而wraps可以帮助我们解决这个问题。2. wraps的基本语法from functools im
