@functools.wraps

`@functools.wraps` 是 Python 中的一个装饰器，它用于将一个函数的元信息（例如函数名、文档字符串、参数和返回值类型）传递给被装饰的函数。简单来说，它是一个用于保持对象属性的装饰器，特别是源函数的属性，例如它所属的模块和名称。

具体来说，`@functools.wraps` 函数会在执行被装饰的函数时，同时更新被装饰函数的元信息。这样做的好处是，如果有人从被装饰的函数那里继承了信息，他们将获得原始函数的元信息，而不是被装饰函数的元信息。这对于保持代码的可读性和可维护性非常重要。

这个装饰器通常用在函数定义中，如下所示：

from functools import wraps

def my_decorator(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 函数体
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

在这个例子中，`my_decorator` 是一个装饰器，它接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数 `wrapper`。这个新的函数在调用时，会首先执行原始函数的代码，然后返回结果。同时，`@wraps(func)` 这部分代码会将原始函数的元信息传递给新的函数。

总的来说，`@functools.wraps` 是一个非常有用的装饰器，它可以帮助我们保持代码的整洁和可读性。

相关问题

@functools.wraps(plotfunc)是什么意思

`@functools.wraps(plotfunc)` 是 Python 中 functools 模块提供的 `wraps()` 函数的用法，主要用于装饰器（Decorator）。当我们在一个函数上使用这个装饰器时，它的目的是保持原函数的一些元信息（如名称、文档字符串、属性等），从而使装饰后的函数看起来像是原函数的直接调用，这对于调试和代码文档的生成非常重要。

`plotfunc` 应该是一个函数，`functools.wraps(plotfunc)` 会包装 `plotfunc` 并复制其元信息给装饰器返回的新函数。这样做有助于维护代码的清晰度和一致性，特别是当你有多个层次的装饰器链时，可以避免信息丢失。

举个例子：

import functools

def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # do something before and after func call
        result = func(*args, **kwargs)
        # do something else
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def plotfunc():
    """Some docstring"""
    
print(plotfunc.__name__)  # 输出 "plotfunc"，说明装饰器保留了原始函数的信息

@functools.wraps(func)有什么作用

`@functools.wraps(func)` 是一个装饰器，用于将一个函数的元信息（如函数名、参数列表、注释等）更新为被装饰函数的元信息，从而让被装饰函数看起来像是没有经过装饰器包装的原始函数。

具体来说，当我们使用装饰器来包装一个函数时，原始函数的元信息会被替换成装饰器函数的元信息，这可能会导致一些问题，比如函数名等元信息不一致，导致代码可读性和调试难度的增加。

`@functools.wraps(func)` 装饰器的作用就是将被装饰函数的元信息复制到装饰器函数中，从而保留原始函数的元信息，让装饰器函数看起来像是没有经过装饰器包装的原始函数。具体来说，`@functools.wraps(func)` 装饰器会将被装饰函数的元信息复制到装饰器函数中的对应元信息中，比如：

- `__module__`: 模块名
- `__name__`: 函数名
- `__qualname__`: 带模块名的函数名
- `__doc__`: 文档字符串
- `__annotations__`: 注解信息
- `__dict__`: 属性字典

举个例子，下面是一个带有装饰器的函数：

import functools

def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Calling function: {}".format(func.__name__))
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def my_function(x, y):
    """This is a docstring."""
    return x + y

print(my_function.__name__)
print(my_function.__doc__)

在上面的代码中，我们定义了一个装饰器 `my_decorator`，将其应用到函数 `my_function` 上。在装饰器中，我们使用 `@functools.wraps(func)` 装饰器将被装饰函数的元信息复制到装饰器函数中。

运行上面的代码，输出结果如下：

my_function
This is a docstring.

从输出结果可以看出，装饰器函数 `wrapper` 的元信息已经被更新为原始函数 `my_function` 的元信息，包括函数名、文档字符串等信息。这样，我们就可以在装饰器中访问原始函数的元信息，同时也可以保留原始函数的元信息，方便代码的调试和维护。