使用装饰器时，你将一个功能替换为另一个。换句话说，如果你有一个装饰器
def logged(func): def with_logging(*args, **kwargs): print(func.__name__ + " was called") return func(*args, **kwargs) return with_logging
然后当你说
@loggeddef f(x): """does some math""" return x + x * x这和说的完全一样def f(x): """does some math""" return x + x * xf = logged(f)
并且你的函数f将替换为
function with_logging。不幸的是，这意味着如果你然后说
print(f.__name__)
它会打印出来，
with_logging因为那是新功能的名称。实际上，如果你查看的文档字符串f，则将为空，因为
with_logging没有文档字符串，因此你编写的文档字符串将不再存在。另外，如果你查看该函数的pydoc结果，它将不会被列为带有一个参数x；相反，它将被列为“接受”
*args，
**kwargs因为那是
with_logging的需要。
如果使用装饰器总是意味着丢失有关功能的信息，那将是一个严重的问题。这就是为什么
functools.wraps。这需要一个装饰器中使用的函数，并添加了复制该函数名，文档字符串，参数列表等的功能。由于
wraps它本身是一个装饰器，因此以下代码可以正确执行操作：
from functools import wrapsdef logged(func): @wraps(func) def with_logging(*args, **kwargs): print(func.__name__ + " was called") return func(*args, **kwargs) return with_logging@loggeddef f(x): """does some math""" return x + x * xprint(f.__name__) # prints 'f'print(f.__doc__) # prints 'does some math'
