Dévoilement des fonctionnalités de functools.wraps
Dans le domaine des décorateurs Python, la question se pose : quel est le but de functools.wraps ?
Compréhension Décorateurs
Les décorateurs nous permettent d'améliorer les fonctionnalités des fonctions existantes en les enveloppant avec une logique personnalisée. Cependant, ce processus d'encapsulage peut entraîner la perte des métadonnées associées à la fonction d'origine, à savoir son nom, sa documentation et sa liste d'arguments.
Présentation de functools.wraps
C'est là que functools.wraps entre en jeu. C'est un décorateur qui s'attaque au problème de la perte de métadonnées. En appliquant @wraps(func) à une fonction de décorateur, nous demandons au décorateur d'hériter des métadonnées de la fonction d'origine.
Comment fonctionne functools.wraps
Exemple Utilisation
Considérons l'exemple suivant :
def logged(func): @wraps(func) def with_logging(*args, **kwargs): print(func.__name__ + " was called") return func(*args, **kwargs) return with_logging @logged def f(x): """Computes a mathematical operation.""" return x + x * x
En appliquant @wraps(func) au décorateur connecté, nous nous assurons que la fonction enveloppée f conserve son nom d'origine, sa documentation, et liste d'arguments :
Conclusion
functools.wraps joue un rôle crucial dans la préservation des métadonnées des fonctions enveloppées par les décorateurs, garantissant que les informations essentielles ne sont pas perdues. En utilisant @wraps(func), nous pouvons créer des décorateurs flexibles et informatifs qui améliorent efficacement le comportement des fonctions sans compromettre leurs caractéristiques d'origine.
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