from functools import wraps

from functools import wraps是Python中的一个装饰器模块，用于在函数上添加装饰器。wraps是一个装饰器函数，它可以将被装饰函数的元信息（如函数名、参数列表等）复制到装饰器函数中，从而使得装饰器函数的元信息与被装饰函数的元信息一致。这样做的好处是，可以避免在使用装饰器时丢失被装饰函数的元信息，从而使得代码更加清晰易懂。

相关问题

from functools import wraps # 装饰器，用于计算函数执行时间 def timer(func): @wraps(func) def wrapper(*arg

`from functools import wraps` 这段代码是在 Python 中导入 `functools` 模块下的 `wraps` 函数，`wraps` 是一个装饰器工具函数，常用于创建其他装饰器。装饰器本质上是一个返回新函数的高阶函数，它可以修改或增强原函数的行为。

在这个例子中，`timer` 函数就是一个装饰器，它接收一个函数 `func` 作为输入。这个装饰器的工作原理是：

1. `@wraps(func)`：这行代码应用了 `wraps` 函数到 `timer` 函数内部的 `wrapper` 函数上，这样 `wrapper` 就会保留原始函数 `func` 的名称、文档字符串等元信息，有助于保持代码的整洁和调试。

2. `def wrapper(*args, **kwargs):`：这是内部定义的包装函数 `wrapper`，它接受任意数量的位置参数 (`*args`) 和关键字参数 (`**kwargs`)。当用户调用被装饰的函数时，实际上是调用了这个 `wrapper` 函数。

`wrapper` 函数内部通常会对被装饰的函数先执行计时操作，然后再调用该函数，并处理返回值。例如，可以添加开始和结束时间的记录，以及计算并打印执行时间。最后，`wrapper` 返回的结果就是被装饰后的函数执行结果。

要使用这个装饰器，只需将需要计算执行时间的函数传给 `timer`，如 `@timer` 声明在函数定义之前，如：

import time

@timer
def my_function():
    # 函数体...
    time.sleep(2)

my_function()

运行上面的代码，将会在控制台看到函数执行的时间。

def mm2(func): """ 装饰器：循环执行发送/接收，直至成功 """ @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): while True: try: result = func(*args,**kwargs) break except pynng.exceptions.Timeout: print(func.__name__,'Timeout') continue except pynng.exceptions.TryAgain: print(func.__name__,'TryAgain') continue return result return wrapper() import time from functools import wraps @mm2 def test(n): print(n) if __name__=='__main__': test('1254')

这段代码是一个装饰器函数，名为`mm2`，作用是循环执行函数，直至成功为止。在代码中，使用了`@wraps(func)`来保留被装饰函数的元信息。然后定义了一个无限循环，不断执行被装饰函数，如果执行成功，则跳出循环并返回结果；如果抛出了`pynng.exceptions.Timeout`或`pynng.exceptions.TryAgain`异常，则捕获异常并继续循环执行。最后，返回被装饰函数的执行结果。在代码最后，调用了`test`函数，并传入参数`'1254'`。