标签：自动化测试 ram 自动化测试框架 ima ret width 调用 size fun
首先介绍Python的"万能"装饰器模版：
import os def decor(func): def with_decor(*args, **kwargs): #这里内部嵌套函数使原函数参数能顺利传递 func(*args, **kwargs) #func_A 会在这里被调用 a = args print(a) print(‘call decor‘) return with_decor @decor def func_A(*args, **kwargs): print(‘call A‘) func_A(1,2,3) os.system("pause")
该程序将会输出：
调用 func_A 函数会执行直接装饰器里的内容，并将参数传入闭包
然后介绍一下这种一般装饰器的副作用：
python装饰器会使原函数的属性被改变，比如func.__name__
这里添加一行 print(func_A.__name__) 来展示影响
输出效果：
可以看到原函数 func_A 的名字变成了装饰器里面的函数 with_decor 的名字
这导致一些特殊场合要用到这些属性时不方便，比如在 Robot Framework 自动化测试框架中调用函数，函数被装饰后就不能被正常调用
因此可采用from functools import wraps，避免这种影响：
import os from functools import wraps def decor(func): @wraps(func) def with_decor(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return with_decor @decor def func_A(*args, **kwargs): print(‘call A‘) func_A(1,2,3) print(func_A.__name__) os.system("pause")
输出：
可以看到原函数的属性没有被改变
wraps 的作用可以理解为消除装饰器的影响
消除装饰器对原函数的属性影响
标签：自动化测试 ram 自动化测试框架 ima ret width 调用 size fun
原文地址：https://www.cnblogs.com/Pio-GD/p/14204092.html
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