Python 中的装饰器用于封装某个函数，以在执行前或执行后运行额外代码。它们在调试、注册函数等方面应用广泛。装饰器本质上是一个闭包，接收原始函数的参数。下面，定义一个`trace`装饰器用于记录函数的参数与返回值。该装饰器对于理解递归函数调用过程尤为有用。例如，定义一个`fibonacci`函数计算斐波那契...
Python 装饰器与 functools.wraps
Python 中的装饰器用于封装某个函数，以在执行前或执行后运行额外代码。它们在调试、注册函数等方面应用广泛。装饰器本质上是一个闭包，接收原始函数的参数。下面，定义一个`trace`装饰器用于记录函数的参数与返回值。该装饰器对于理解递归函数调用过程尤为有用。例如，定义一个`fibonacci`函数计算斐波那契数列的第N个元素，通过`@trace`装饰器，可以清晰地查看函数调用过程中的参数与返回值。
`fibonacci`函数采用递推公式`f(n) = f(n-2) + f(n-1)`计算斐波那契数列的元素，终止条件为`n in (0, 1)`。使用`@trace`装饰器后，调用`fibonacci(5)`可以获取索引为5的元素并打印递归过程。
结果展示了在计算`fibonacci(5)`时，递归函数每次调用的参数与返回值。通过图形化展示，直观理解了递归调用的“递推”与“回归”过程。装饰器能帮助封装代码，增强功能。若函数名指向的函数对象发生变化，使用`functools.wraps`解决此问题。
`wraps`装饰器用于在封装函数时保留原始函数的元数据，如`__name__`、`__module__`等属性，确保调试器、对象序列化器等工具能正常工作。`@wraps`装饰器确保了装饰后的函数保留了原始函数的标识信息，优化了使用体验。
总之，装饰器提供了功能扩展与代码封装的灵活方式，`functools.wraps`则进一步优化了装饰器的使用，确保了封装过程的透明性和可维护性。2024-10-07
