Python Flask @wraps()装饰器

闭包和装饰器的用处在我另一篇文章有简单的介绍。这里需要有闭包和装饰器的知识
@wraps(view_func)的作用: 不改变使用装饰器原有函数的部分属性(如__name__, doc)
不使用wraps可能出现的ERROR: view_func…endpoint…map…
下面是源码中要保留的原函数属性

WRAPPER_ASSIGNMENTS = ('__module__', '__name__', '__qualname__', '__doc__', '__annotations__')
WRAPPER_UPDATES = ('__dict__',)

下面我们定义了一个装饰器函数，来限制函数的入口权限，和装饰器的使用

def permission_required(permission_name):#闭包第一层，用来获取装饰器传入的变量"permission_name"
	    def decorator(func):#闭包第二层，用来获取被装饰函数
			@wraps(func)#这里面又是三层闭包来实现保留原函数一些特有属性
			def decorated_function(*args, **kwargs):#闭包第三层，用来获取被装饰函数manage传入的变量
			    if not current_user.can(permission_name):  #这里是检查用户是否有该权限
			        abort(403)
			    return func(*args, **kwargs)
			return decorated_function
	    return decorator

@permission_required("permission_name")
def manage():
	pass	

下面是源码内容，其实内容不难，里面中文注释是我加的

	#wrapped就是manage函数,wrapper是新函数
def update_wrapper(wrapper,wrapped, assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,updated = WRAPPER_UPDATES):						

    """Update a wrapper function to look like the wrapped function

       wrapper is the function to be updated
       wrapped is the original function
       assigned is a tuple naming the attributes assigned directly
       from the wrapped function to the wrapper function (defaults to
       functools.WRAPPER_ASSIGNMENTS)
       updated is a tuple naming the attributes of the wrapper that
       are updated with the corresponding attribute from the wrapped
       function (defaults to functools.WRAPPER_UPDATES)
    """
    for attr in assigned:
	try:
	    value = getattr(wrapped, attr)
	except AttributeError:
	    pass
	else:
	    setattr(wrapper, attr, value)
    for attr in updated:
	getattr(wrapper, attr).update(getattr(wrapped, attr, {}))
    # Issue #17482: set __wrapped__ last so we don't inadvertently copy it
    # from the wrapped function when updating __dict__
    wrapper.__wrapped__ = wrapped
    # Return the wrapper so this can be used as a decorator via partial()
    return wrapper
	


	# Purely functional, no descriptor behaviour
def partial(func, *args, **keywords):# func 是decorated_function #偏函数
    """New function with partial application of the given arguments
    and keywords.
    """
    if hasattr(func, 'func'):
	args = func.args + args
	tmpkw = func.keywords.copy()
	tmpkw.update(keywords)
	keywords = tmpkw
	del tmpkw
	func = func.func
	    def newfunc(*fargs, **fkeywords):		
			newkeywords = keywords.copy()
			newkeywords.update(fkeywords)
			return func(*(args + fargs), **newkeywords)	#为update_wrapper赋予参数主要传入manage函数和assigned，updated并执行update_wrapper函数。保留原函数manage一些属性和方法更新至wrapper中
    newfunc.func = func
    newfunc.args = args
    newfunc.keywords = keywords
    return newfunc
	
def wraps(wrapped,
 		assigned = WRAPPER_ASSIGNMENTS,
  		updated = WRAPPER_UPDATES):		#wrapped就是manage函数
	    """Decorator factory to apply update_wrapper() to a wrapper function

	       Returns a decorator that invokes update_wrapper() with the decorated
	       function as the wrapper argument and the arguments to wraps() as the
	       remaining arguments. Default arguments are as for update_wrapper().
	       This is a convenience function to simplify applying partial() to
	       update_wrapper().
	    """
 	 	return partial(update_wrapper, wrapped=wrapped,assigned=assigned, updated=updated)
 	 		#注意这里update_wrapper传入的函数应该是decorated_function，因为这是第二层函数，

解释：
这也是个三层闭包，
@wraps(func)相当与执行wraps(func)()—>最终得到的是wraps()–>partial()–>newfunc()==>wrapper这个函数，在函数调用的时候立刻执行decorated_function(*args, **kwargs)–>再执行manage()即下面代码。
在调用manage()的时候：首先执行wrapper()–>dedecorated_function()–>manage()中的内容，所以，由于wrapper()函数中包含了从manage()函数中赋予的特有属性和方法比如wrapper.__\name__的值应该是manage。这就是为什么@wraps(fun)保留了原函数的一些信息。

当然如果在 decorated_function中赋值 decorated_function.__name__=manage也可以做到，但是这样一个个完成显然太繁琐。

此文只是自己的理解，仅作参考