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Python functools.wrapsはクラスに相当

クラスを使用してデコレータを定義する場合、over__name__、__module__および__doc__？通常、私はfunctoolsの@wrapsデコレータを使用します。代わりにクラスに対して行ったことを次に示します（これは完全に私のコードではありません）：

class memoized:
    """Decorator that caches a function's return value each time it is called.
    If called later with the same arguments, the cached value is returned, and
    not re-evaluated.
    """
    def __init__(self, func):
        super().__init__()
        self.func = func
        self.cache = {}

    def __call__(self, *args):
        try:
            return self.cache[args]
        except KeyError:
            value = self.func(*args)
            self.cache[args] = value
            return value
        except TypeError:
            # uncacheable -- for instance, passing a list as an argument.
            # Better to not cache than to blow up entirely.
            return self.func(*args)

    def __repr__(self):
        return self.func.__repr__()

    def __get__(self, obj, objtype):
        return functools.partial(self.__call__, obj)

    __doc__ = property(lambda self:self.func.__doc__)
    __module__ = property(lambda self:self.func.__module__)
    __= property(lambda self:self.func.__name__)

名前モジュールとドキュメントの作成を自動化する標準デコレータはありますか？また、getメソッドを自動化するには（バインドされたメソッドを作成するためだと思いますか？）不足しているメソッドはありますか？

pythondecorator
66
Neil G

誰もが明らかな解決策を逃したようです。

>>> import functools
>>> class memoized(object):
    """Decorator that caches a function's return value each time it is called.
    If called later with the same arguments, the cached value is returned, and
    not re-evaluated.
    """
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.cache = {}
        functools.update_wrapper(self, func)  ## TA-DA! ##
    def __call__(self, *args):
        pass  # Not needed for this demo.

>>> @memoized
def fibonacci(n):
    """fibonacci docstring"""
    pass  # Not needed for this demo.

>>> fibonacci
<__main__.memoized object at 0x0156DE30>
>>> fibonacci.__name__
'fibonacci'
>>> fibonacci.__doc__
'fibonacci docstring'
42
samwyse

Stdlibでこのようなことを認識していませんが、必要に応じて独自のものを作成できます。

このような何かが動作することができます：

from functools import WRAPPER_ASSIGNMENTS


def class_wraps(cls):
    """Update a wrapper class `cls` to look like the wrapped."""

    class Wrapper(cls):
        """New wrapper that will extend the wrapper `cls` to make it look like `wrapped`.

        wrapped: Original function or class that is beign decorated.
        assigned: A list of attribute to assign to the the wrapper, by default they are:
             ['__doc__', '__name__', '__module__', '__annotations__'].

        """

        def __init__(self, wrapped, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS):
            self.__wrapped = wrapped
            for attr in assigned:
                setattr(self, attr, getattr(wrapped, attr))

            super().__init__(wrapped)

        def __repr__(self):
            return repr(self.__wrapped)

    return Wrapper

使用法：

@class_wraps
class memoized:
    """Decorator that caches a function's return value each time it is called.
    If called later with the same arguments, the cached value is returned, and
    not re-evaluated.
    """

    def __init__(self, func):
        super().__init__()
        self.func = func
        self.cache = {}

    def __call__(self, *args):
        try:
            return self.cache[args]
        except KeyError:
            value = self.func(*args)
            self.cache[args] = value
            return value
        except TypeError:
            # uncacheable -- for instance, passing a list as an argument.
            # Better to not cache than to blow up entirely.
            return self.func(*args)

    def __get__(self, obj, objtype):
        return functools.partial(self.__call__, obj)


@memoized
def fibonacci(n):
    """fibonacci docstring"""
    if n in (0, 1):
       return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)


print(fibonacci)
print("__doc__: ", fibonacci.__doc__)
print("__name__: ", fibonacci.__name__)

出力：

<function fibonacci at 0x14627c0>
__doc__:  fibonacci docstring
__name__:  fibonacci

編集：

そして、なぜこれがstdlibに含まれていなかったのか疑問に思っているのは、関数デコレータでクラスデコレータをラップし、functools.wraps このような：

def wrapper(f):

    memoize = memoized(f)

    @functools.wraps(f)
    def helper(*args, **kws):
        return memoize(*args, **kws)

    return helper


@wrapper
def fibonacci(n):
    """fibonacci docstring"""
    if n <= 1:
       return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
23
mouad

クラスと関数の両方をラップするものが必要で、これを書きました。

def wrap_is_timeout(base):
    '''Adds `.is_timeout=True` attribute to objects returned by `base()`.

    When `base` is class, it returns a subclass with same name and adds read-only property.
    Otherwise, it returns a function that sets `.is_timeout` attribute on result of `base()` call.

    Wrappers make best effort to be transparent.
    '''
    if inspect.isclass(base):
        class wrapped(base):
            is_timeout = property(lambda _: True)

        for k in functools.WRAPPER_ASSIGNMENTS:
            v = getattr(base, k, _MISSING)
            if v is not _MISSING:
                try:
                    setattr(wrapped, k, v)
                except AttributeError:
                    pass
        return wrapped

    @functools.wraps(base)
    def fun(*args, **kwargs):
        ex = base(*args, **kwargs)
        ex.is_timeout = True
        return ex
    return fun
2
temoto

本当に必要なのは、デコレータの動作を変更して、「衛生的」、つまり属性を保持するようにすることです。

#!/usr/bin/python3

def hygienic(decorator):
    def new_decorator(original):
        wrapped = decorator(original)
        wrapped.__= original.__name__
        wrapped.__doc__ = original.__doc__
        wrapped.__module__ = original.__module__
        return wrapped
    return new_decorator

これで十分です。一般に。署名は保持されませんが、本当に必要な場合は、ライブラリを使用してそれを行うことができます。また、キーワード引数でも機能するようにメモ化コードを書き直しました。また、ハッシュ可能なタプルへの変換に失敗すると、100％のケースで機能しないバグがありました。

動作を変更する@hygienicで書き換えられたmemoizedデコレーターのデモ。 memoizedは、元のクラスをラップする関数になりましたが、（他の答えと同様に）ラップクラスを書くこともできますが、クラスかどうかを検出し、そうであれば__init__ 方法。

@hygienic
class memoized:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.cache = {}

    def __call__(self, *args, **kw):
        try:
            key = (Tuple(args), frozenset(kw.items()))
            if not key in self.cache:
                self.cache[key] = self.func(*args,**kw)
            return self.cache[key]
        except TypeError:
            # uncacheable -- for instance, passing a list as an argument.
            # Better to not cache than to blow up entirely.
            return self.func(*args,**kw)

動作中：

@memoized
def f(a, b=5, *args, keyword=10):
    """Intact docstring!"""
    print('f was called!')
    return {'a':a, 'b':b, 'args':args, 'keyword':10}

x=f(0)  
#OUTPUT: f was called!
print(x)
#OUTPUT: {'a': 0, 'b': 5, 'keyword': 10, 'args': ()}                 

y=f(0)
#NO OUTPUT - MEANS MEMOIZATION IS WORKING
print(y)
#OUTPUT: {'a': 0, 'b': 5, 'keyword': 10, 'args': ()}          

print(f.__name__)
#OUTPUT: 'f'
print(f.__doc__)
#OUTPUT: 'Intact docstring!'
1
ninjagecko

継承を使用する別のソリューション：

import functools
import types

class CallableClassDecorator:
    """Base class that extracts attributes and assigns them to self.

    By default the extracted attributes are:
         ['__doc__', '__name__', '__module__'].
    """

    def __init__(self, wrapped, assigned=functools.WRAPPER_ASSIGNMENTS):
        for attr in assigned:
            setattr(self, attr, getattr(wrapped, attr))
        super().__init__()

    def __get__(self, obj, objtype):
        return types.MethodType(self.__call__, obj)

そして、使用法：

class memoized(CallableClassDecorator):
    """Decorator that caches a function's return value each time it is called.
    If called later with the same arguments, the cached value is returned, and
    not re-evaluated.
    """
    def __init__(self, function):
        super().__init__(function)
        self.function = function
        self.cache = {}

    def __call__(self, *args):
        try:
            return self.cache[args]
        except KeyError:
            value = self.function(*args)
            self.cache[args] = value
            return value
        except TypeError:
            # uncacheable -- for instance, passing a list as an argument.
            # Better to not cache than to blow up entirely.
            return self.function(*args)
0
Neil G