将 functools.wraps 应用于嵌套包装器

Question

我有一个基础装饰器，它接受参数，但也由其他装饰器构建。我似乎无法确定将 functools.wraps 放在哪里以保留装饰函数的完整签名。

import inspect
from functools import wraps

# Base decorator
def _process_arguments(func, *indices):
    """ Apply the pre-processing function to each selected parameter """
    @wraps(func)
    def wrap(f):
        @wraps(f)
        def wrapped_f(*args):
            params = inspect.getargspec(f)[0]

            args_out = list()
            for ind, arg in enumerate(args):
                if ind in indices:
                    args_out.append(func(arg))
                else:
                    args_out.append(arg)

            return f(*args_out)
        return wrapped_f
    return wrap


# Function that will be used to process each parameter
def double(x):
    return x * 2

# Decorator called by end user
def double_selected(*args):
    return _process_arguments(double, *args)

# End-user's function
@double_selected(2, 0)
def say_hello(a1, a2, a3):
    """ doc string for say_hello """
    print('{} {} {}'.format(a1, a2, a3))

say_hello('say', 'hello', 'arguments')

这段代码的结果应该是是：

saysay hello argumentsarguments

但是，在 say_hello 上运行帮助会给我：

say_hello(*args, **kwargs)
    doc string for say_hello

除参数名称外，所有内容均被保留。

似乎我只需要在某处添加另一个@wraps()，但是在哪里？

Answer 1

我对此进行了实验：

>>> from functools import wraps
>>> def x(): print(1)
...
>>> @wraps(x)
... def xyz(a,b,c): return x


>>> xyz.__name__
'x'
>>> help(xyz)
Help on function x in module __main__:

x(a, b, c)

AFAIK，这与wraps 本身无关，而是与help 有关的问题。事实上，因为help 检查您的对象以提供信息，包括__doc__ 和其他属性，这就是您得到此行为的原因，尽管您的包装函数具有不同的参数列表。虽然，wraps 不会自动更新（参数列表）它真正更新的是这个元组和__dict__，这在技术上是对象命名空间：

WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__',
                       '__annotations__')
WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)

如果您不确定wraps 的工作原理，阅读标准库中的源代码可能会有所帮助：functools.py。

似乎我只需要在某处添加另一个@wraps()，但是在哪里？

不，您不需要在代码中添加另一个 wraps，help 正如我在上面所说的那样通过检查您的对象来工作。函数的参数与代码对象 (__code__) 相关联，因为您的函数的参数存储/表示在该对象中，wraps 无法将包装器的参数更新为类似于包装的函数（继续上面的示例):

>>> xyz.__code__.co_varnames

>>> xyz.__code__.co_varnames = x.__code__.co_varnames
AttributeError: readonly attribute

如果help 显示函数xyz 有这个参数列表() 而不是(a, b, c)，那么这显然是错误的！同样适用于wraps，将包装器的参数列表更改为包装器，会很麻烦！所以这根本不应该是一个问题。

>>> @wraps(x, ("__code__",))
... def xyz(a,b,c): pass
...

>>> help(xyz)
Help on function xyz in module __main__:

xyz()

但是xyz()返回x()：

>>> xyz()
1

有关其他参考资料，请查看此问题或 Python 文档

What does functools.wraps do?

Answer 2

direprobs 是正确的，没有多少 functools 包装可以让我到达那里。 bravosierra99 向我指出了一些相关的例子。但是，我找不到一个在嵌套装饰器上保留签名的示例，其中外部装饰器接受参数。

带有参数的装饰器上的comments on Bruce Eckel's post 给了我最大的暗示来实现我想要的结果。

关键在于从我的 _process_arguments 函数中删除中间函数并将其参数放入下一个嵌套函数中。现在对我来说有点道理......但它有效：

import inspect
from decorator import decorator

# Base decorator
def _process_arguments(func, *indices):
    """ Apply the pre-processing function to each selected parameter """
    @decorator
    def wrapped_f(f, *args):
        params = inspect.getargspec(f)[0]

        args_out = list()
        for ind, arg in enumerate(args):
            if ind in indices:
                args_out.append(func(arg))
            else:
                args_out.append(arg)

        return f(*args_out)
    return wrapped_f


# Function that will be used to process each parameter
def double(x):
    return x * 2

# Decorator called by end user
def double_selected(*args):
    return _process_arguments(double, *args)

# End-user's function
@double_selected(2, 0)
def say_hello(a1, a2,a3):
    """ doc string for say_hello """
    print('{} {} {}'.format(a1, a2, a3))

say_hello('say', 'hello', 'arguments')
print(help(say_hello))

结果：

saysay hello argumentsarguments
Help on function say_hello in module __main__:

say_hello(a1, a2, a3)
    doc string for say_hello