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需要创建一个将作为“合并”功能执行所有操作的类。在课堂上，我将改变、处理和添加新的论点。

def merge(*arg, **kwarg): # get decorator args & kwargs
    def func(f):
        def tmp(*args, **kwargs): # get function args & kwargs    
            kwargs.update(kwarg) # merge two dictionaries
            return f(*args, **kwargs) # return merged data
        return tmp
    return func

用法：

@other_decorator # return *args and **kwarg
@merge(list=['one','two','three']) # need to merge with @other_decorator
def test(*a, **k): # get merged args and kwargs
    print 'args:', a
    print 'kwargs:', k
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我不确定我是否完全明白你的要求。您的实现工作正常，如果您想创建任何类型的参数化装饰器，您将无法绕过两个间接级别。

要合并一个类，你可以这样做

class Merge(object):
    def __init__(self, **extra_kws):
        self.extra_kws = extra_kws
    def __call__(self, function):
        def _wrapper(*args, **kws):
            kws.update(self.extra_kws)
            return function(*args, **kws)
        return _wrapper

然后你可以这样做：

@Merge(foo='bar')
def test(*args, **kws):
    print *args
    print **kws

但是您说您想添加更改并处理新参数。所以大概你希望装饰器本身是活的，所以你可以这样做：

test.extra_kws['sun'] = 'dock'

应用装饰器后。在这种情况下，您可能不希望 merge 成为一个类，但您希望它生成一个类，因此它test被可修改的实例所取代：

def merge(**extra_kws):
    class _Merge(object):
        def __init__(self, function):
            self.extra_kws = extra_kws
            self.function = function
        def __call__(self, *args, **kws):
            kws.update(self.extra_kws)
            return self.function(*args, **kws)
    return _Merge

@merge(foo='bar')
def test(*args, **kws):
    print 'args:', args
    print 'kws:', kws

test(sun='dock')
test.extra_kws['trog'] = 'cube'
test(sun='dock')

然后，这允许您稍后更改特定修饰函数上的关键字。

你也可以对没有类的函数参数做同样的事情：

def merge(**extra_kws):
    def _decorator(function):
        def _wrapper(*args, **kws):
            kws.update(_wrapper.extra_kws)
            return function(*args, **kws)
        _wrapper.extra_kws = extra_kws
        return _wrapper
    return _decorator

@merge(foo='bar')
def test(*args, **kws):
    print 'kws:', kws

test(sun='dock')
test.extra_kws['trog'] = 'cube'
test(sun='dock')
于 2010-05-02T21:07:36.987 回答