要将导入的函数用作带有装饰器arg的ray远程函数(如num_cpus )，python ray的语法是什么
要将导入的函数用作带有装饰器arg的ray远程函数，可以使用Python Ray的语法来实现。具体的语法如下：
- 首先，需要导入ray模块：
import ray- 使用
@ray.remote装饰器将函数声明为ray远程函数：
@ray.remote
def my_function():
# 函数的具体实现
pass- 在调用函数时，可以使用
ray.get()方法来获取远程函数的返回值：
result = ray.get(my_function.remote())- 如果要为远程函数指定装饰器参数，可以在装饰器后面添加参数，例如
@ray.remote(num_cpus=2)：
@ray.remote(num_cpus=2)
def my_function():
# 函数的具体实现
pass需要注意的是，以上语法是针对Python Ray的使用，Ray是一个用于构建分布式应用程序的开源框架，可以实现高性能的并行计算和分布式任务调度。在使用Ray时，可以根据具体需求选择合适的参数和配置，以实现更高效的远程函数调用。
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2回答
执行@ray.remote函数时，即使我提供了函数定义中设置的所有参数，也会抛出以下异常：
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/ray/signature.py in extend_args(function_signature, args, kwargs)
208 raise Exception("No value was provided for the argument "
209
浏览 1提问于2018-08-03得票数 0
我尝试使用导入的函数作为ray远程函数，但是声明远程函数的常用语法似乎不起作用。在stackoverflow上还有其他几个相关的问题没有完全回答我的问题，请参阅：here和here。链接1“似乎”解决了这个问题，但看起来非常笨拙，看起来并不像我期望的ray开发人员打算使用的方式。引用2解决了一个类似的问题‘除了’如果你需要给修饰函数提供参数(就像我在我的例子中做的那样)，那么它会返回以下错误： AssertionError: The @ray.remote decorator must be applied either with no arguments and no parenthese
浏览 26提问于2021-08-20得票数 0
在使用射线框架时，可以选择此任务所需的CPU数量，如所解释的那样。
例如：
@ray.remote(num_cpus=4)
def f():
return 1
然而，这并不清楚是否会有实际的CPU分配：
这个函数很少被分配给4 CPU (例如，使用CPU亲和力，比如在taskset命令中，或者使用cpuset停靠参数)。
否则调度程序将只在内部使用此num_cpus作为调度元数据。让前任决定是否可以开始一项需要16个cpus的新任务，那里只剩下10个cpus。任务仍然可以访问所有CPU，并且可以“使用”比num_cpus中请求的更多的CPU时间。
备选方案2似乎更有可能
浏览 0提问于2019-07-10得票数 9
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1回答
我正在努力学习如何使用Ray API，并将其与我的code代码进行比较。但是，我不知道如何有效地使用这个(我的机器有16个CPU)。
，我是不是做错了什么？如果不是，为什么Ray要慢得多？
import ray
from joblib import Parallel, delayed
num_cpus = 16
@ray.remote(num_cpus=num_cpus)
def square(x):
return x * x
def square2(x):
return x * x
雷：
%%time
# Launch parallel square tasks.
f
浏览 7提问于2022-11-30得票数 0
我试图使用process包，从类中并行化卷积过程。
这意味着我使用@ray.remote装饰器将函数设置为类函数。
但是，当我这样做时，就会出现一个与参数默认值有关的错误。
我刚开始使用射线和装饰器，所以我想知道是否有人对我出错的地方有一些建议，因为我认为这并不像为类函数提供一个可选的默认参数(例如None )那样简单。
下面是代码的简化版本：
import numpy as np
import psutil
import ray
from astropy.convolution import convolve
class test_class:
def __init__(sel
浏览 0提问于2020-01-10得票数 1
1回答
远程射线调用忽略函数参数
、、、
我试图将ray应用于变压器管道，如下所示：
@ray.remote
def predict(pipeline, text_data, max_length, min_length, do_sample):
return pipeline(text_data, max_length, min_length, do_sample)
并初始化为：
predictions = ray.get(predict.remote(pipe_1, section, max_length=some_length, min_length=some_length, do_sample=False))
管道pi
浏览 6提问于2022-08-31得票数 1
2回答
RAY Python框架内存不足
、、、、
我已经用ray创建了一个简单的远程函数，它只占用很少的内存。然而，在运行一小段时间后，内存稳步增加，我得到了一个RayOutOfMemoryError异常。
下面的代码就是这个问题的一个非常简单的例子。"result_transformed“numpy数组被发送给worker，每个worker都可以对此进行操作。我简化的calc_similarity函数什么也不做，但它仍然会耗尽内存。我向该方法添加了更长的睡眠时间，以模拟执行更多的工作，但它最终会耗尽内存。
我使用的是8核Intel 9900K，内存为32 am，Ubuntu为19.10。Python是: intel Python发行
浏览 129提问于2020-02-12得票数 5
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我希望使用并行处理列表中每个元素上的函数。下面是一个简化的片段
import numpy as np
import time
import ray
import psutil
num_cpus = psutil.cpu_count(logical=False)
ray.init(num_cpus=num_cpus)
@ray.remote
def f(a, b, c):
return a * b - c
def g(a, b, c):
return a * b - c
def my_func_par(large_list):
# arguments a a
浏览 3提问于2020-10-07得票数 4
1回答
异常时中断射线执行
、、、
我最近开始使用ray进行并行执行。在我的串行用例中，我有一个“超时”来停止我的循环的执行。我想知道如何使用ray来做同样的事情。
ray目前处理异常的方式是执行所有的运行，收集在执行过程中发生的错误，并在最后显示消息。
start_time = time.time()
@ray.remote
class Test(object):
def __init__(self):
self.res = None
def run(self, c):
time.sleep(0.25)
print(c)
self.res =
浏览 5提问于2019-08-05得票数 2
1回答
如何正确运行射线？
、、、、
试图理解如何正确地使用ray编程。
下面的结果似乎与解释的ray的性能改进不一致。
环境：
Python版本: 3.6.10
射线版本: 0.7.4
这是机器规格：
>>> import psutil
>>> psutil.cpu_count(logical=False)
4
>>> psutil.cpu_count(logical=True)
8
>>> mem = psutil.virtual_memory()
>>> mem.total
33707012096 # 32 GB
首先，
浏览 3提问于2020-04-28得票数 2
当arg有默认值时，我想检查是否在命令行上传递了arg。
特别是在我的例子中，我使用的是SCons，scon有一个继承自pythonopt解译的类。到目前为止我的代码是这样的：
from SCons.Environment import Environment
from SCons.Script.SConsOptions import Parser
MAIN_ENV = Environment()
argparser = Parser(MAIN_ENV._get_major_minor_revision(SCons.__version__))
print(argparser.parse_a
浏览 3提问于2018-05-17得票数 0
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我刚开始学习装饰师。我觉得我理解如何修改一个装饰器来使用参数，但是我不明白为什么Python中的装饰器被实现了，所以这种修改是必要的。
编辑:为了清晰。对于没有参数的装潢师，以下内容是等价的：
@decorate
def function(arg):
pass
function = decorate(function)
所以，对于一个有争议的装潢师，为什么不让下面的内容等价呢？
@decorate(123)
def function(arg):
pass
function = decorate(function, 123)
我发现这更一致，更容易阅读，更容易编码。
下面是p
浏览 0提问于2018-04-21得票数 4
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2回答
我希望使用射线任务方法，而不是射线参与者方法来并行化类中的方法。原因是后者似乎需要更改类实例化的方式(如所示)。下面是一个玩具代码示例，以及错误
import numpy as np
import ray
class MyClass(object):
def __init__(self):
ray.init(num_cpus=4)
@ray.remote
def func(self, x, y):
return x * y
def my_func(self):
a = [1, 2,
浏览 6提问于2020-10-12得票数 4
2回答
使用射线演员并行运行几个tensorflow模型，我问自己从哪里导入tensorflow：
# [1] maybe import tensorflow here?
@ray.remote(num_cpus=1)
class Remote_Runner:
# [2] maybe import tensorflow here?
def __init__(self, weights):
# [3] maybe import tensorflow here?
self.model=My_model()
self.model.set_we
浏览 3提问于2020-01-26得票数 1
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1回答
用射线与枕函数
、、
允许并行处理，我正在尝试将它与scipy模块一起使用。我只是设置了ray，我不确定行为是否是预期的。但是无论如何，这是脚本和输出。
import math
import cmath as cm
import numpy as np
from scipy.integrate import dblquad
import ray
ray.init(num_cpus=6) # initializing ray here
#-----------------------------------------------------------
浏览 1提问于2019-06-01得票数 0
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系统信息
操作系统平台和发行版(例如Linux Ubuntu 16.04)：Ubuntu 18.04
安装自(源或二进制)的射线:二进制
射线版本: 0.7.3
Python版本: 3.7
Tensorflow版本: tensorflow-gpu 2.0.0rc0
精确的复制命令：
# Importing packages
from time import time
import gym
import tensorflow as tf
import ray
# Creating our initial model
model = tf.keras.Sequential([
浏览 2提问于2019-09-02得票数 2
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我已经创建了一个python装饰器，如下所示。我希望这个装饰师接受一个未知的参数列表。但是下面的代码不工作。
#!/usr/bin/env python
from functools import wraps
def my_decorator(decorated_function, **kwargs):
print "kwargs = {}".format(kwargs)
@wraps(decorated_function)
def inner_function(*args, **kwargs):
print "Hello
浏览 5提问于2017-06-06得票数 3
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1回答
假设我有个装饰师：
def decorator_with_args(decorator_arg1, decorator_arg2):
def decorator(func):
def wrapped(*args, **kwargs):
if decorator_arg1 == 'arg1' and decorator_arg2 == 'arg2':
return func(*args, **kwargs)
return wrapped
浏览 0提问于2018-10-20得票数 2
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我试着在没有def的情况下做这件事，这是我真的不知道该怎么做的代码，我也试着给出正确的缩进 但是，当我运行它时，它抛出错误:无效语法 import ray
ray.init()
@ray.remote
try:
Func1()
except:
pass
ray.get([func1.remote()])
def func1():
for i in range (99999):
print("h")```
The error is invalid syntax at try:
This is the code t
浏览 3提问于2019-05-27得票数 1
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我一直在脚本中为数据库操作编写一些函数，并决定使用函数装饰器来处理db连接样板。
下面是一个简化的示例。
功能装饰师：
import random
class funcdec(object):
def __init__(self,func):
self.state = random.random()
self.func = func
def __call__(self,*args,**kwargs):
return self.func(self.state,*args,**kwargs)
@funcdec
def funct
浏览 3提问于2015-10-25得票数 2
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1回答
我使用ray[serve]作为服务器，并通过http发送请求。但是在发送了几个小时的请求后，我发现雷的演员的记忆在不断增加(20个演员的内存超过90G )。如何控制ray使用的总内存
OS: MacOS 10.15.7 /LinuxUbuntu18LTS
射线版本: 1.7.0/1.4.1
Python版本: 3.7.11
安装：
cat requirements
> ray[serve]==1.7.0
> psutil
> requests
pip install -r requirements
复制代码如下。我试过object_store_mem
浏览 3提问于2021-10-28得票数 0
我已经编写了一个小类来覆盖默认日志记录，并将我的日志输出为JSON。其中一个步骤是执行以下操作： logging.basicConfig(format='%(message)s') 结果日志省略了时间戳等。然而，“在”ray.get()中发生的任何日志记录事件都会以ray的格式作为前缀。我尝试在ray上设置日志记录格式，但似乎没有得到尊重。 import ray
ray.init(local_mode=False if PARALLEL else True, logging_level=logging.DEBUG, logging_format="%(message)
浏览 13提问于2020-01-22得票数 0
2回答
我希望熟悉Python编译/运行时过程的人能对我关于Python如何编译装饰函数的问题有所了解。
在我的示例代码中，在定义日志文件闭包之前，我在"writeit“装饰器中包含了一个测试print语句。如果您运行了我提供的全部代码，在writeit中的“that”print语句将被调用到Customer类中定义的每个@writeit装饰器--在使用writeit之前。
为什么日志文件在编译时被调用？有人能解释一下这种行为吗？
def writeit(func):
print('testing')
def logtofile(customer, *arg
浏览 3提问于2013-08-05得票数 9
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1回答
我正在尝试测试下面的装饰器test_params以获得一个单元测试，但是当我试图在函数test_testparams中调用它时，我会得到一个错误：
TypeError: wrapper() takes exactly 1 argument (0 given)
是因为它在期待自我吗？
import unittest
import functools
def test_params(kwargs_lst):
'''allows to parametrise tests easily using a decorator'''
de
浏览 0提问于2019-06-05得票数 0
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我有一个函数，我传递了6个字典，两个字符串和一个整数。此外，还传递了一个“元素”In列表，该函数使用一条简单的for语句遍历该列表。字典包含许多“元素”的结果(浮点值)，其中键是“元素”标识符，值是包含6个浮点值的列表。字典的大小各不相同，但可以包含多达15M的键/值对。
函数的第一部分查询字典，查找与'element‘ID有关的结果，并将它们提取到Numpy数组中。这些都被放大，并进行了一些简单的算术计算。注这两个字符串和整数用作额外的标识符和计算的起始id。此函数返回包含每个元素的计算结果的字典。
函数的平均运行时间(对于每个元素)大约为1.2秒(初始提取为0.2秒，Numpy计算
浏览 0提问于2020-11-14得票数 1
以下是我的CPU信息：
我使用来训练强化学习算法，其中我定义了一个由@ray.remote(num_cpus=2)修饰的Learner类和一个由ray.remote(num_cpus=1)修饰的Worker类。为了获得最大的业绩，我可以有多少工人？
我以前把工人人数设置为8-10人，但今天我遇到了这个，上面写着
对于许多工作负载(特别是数值工作负载)，您通常不能期望比物理CPU的数量更快。
这似乎表明物理CPU的数量限制了并行运行的进程的数量。这是否意味着我不应该使用超过4个工作人员来获得最大的性能，假设工人是CPU密集型的？我希望有人能给我一个详细的解释(或参考)。提前谢谢
浏览 0提问于2020-01-19得票数 1
1回答
我有一个非常大的Python程序(大约800行)，它的结构如下：
设置指令，其中我处理用户提供的输入文件，并定义变量/对象，这些变量/对象将是程序执行的全局变量。
Main函数，它利用以前的安装阶段并调用程序的主要附加函数。
附加函数，可以是主函数，也可以是主函数直接调用的函数，也可以是次要函数，因为它们只能由主附加函数调用。
最后几行代码，我在其中处理主函数的结果。
程序是大规模并行的，因为主函数的每次执行都独立于前面和下一个函数。因此，我使用Ray并行地在集群中的多个工作节点上执行主函数。操作系统为CentOS Linux8.2.2004 (Core)，集群执行PB
浏览 5提问于2020-08-21得票数 2
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1回答
雷:设置内存限制-解决办法
、、、、
目前，ray start忽略--memory设置，将其视为可存储内存请求，而不是硬限制。是否有任何已知的解决办法来限制Ray Core服务器的内存使用？
更多信息
目前用于控制所有其他资源的参数1充当硬限制，但memory参数( ray.init())和--memory开关( ray start)绝对不是硬限制。当带有Ray服务器的容器与python客户端应用程序分别运行于木星笔记本服务器时，这一点就很明显了，这允许我们区分客户机和服务器端内存的使用情况。
1即对象存储内存和CPU / GPU号(提供object_store_memory / --object-store-memory、nu
浏览 6提问于2022-08-27得票数 1
2回答
下面的代码片段的调用顺序使我感到困惑。
#/usr/bin/python
def decorator_no_args(fn):
if not callable(fn):
raise TypeError
def wrapper():
return fn()
print "decorator_no_args"
return wrapper
@decorator_no_args
def foo_no_args():
print "foo_no_args"
def decorator
浏览 0提问于2014-03-24得票数 0
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1回答
变量可以修饰吗？
、、
在python中装饰功能或方法是非常棒的。
@dec2
@dec1
def func(arg1, arg2, ...):
pass
#This is equivalent to:
def func(arg1, arg2, ...):
pass
func = dec2(dec1(func))
我想知道是否可以在python中修饰变量。
@capitalize
@strip
foo = ' foo '
print foo # 'FOO'
#This is equivalent to:
foo = foo.strip().upper()
通过搜索，
浏览 1提问于2015-09-15得票数 17
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1回答
我正在试验有前途的多处理包ray。我有一个似乎无法解决的问题。我的程序在第一次运行时运行良好，但在第二次运行时，会在ray.put()行引发此异常：
ObjectStoreFullError: Failed to put object ffffffffffffffffffffffffffffffffffffffff010000000c000000 in object store because it is full. Object size is 2151680255 bytes.
The local object store is full of objects that are still
浏览 2提问于2021-03-31得票数 4
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我使用ray.put(large_2d_array)存储一个大的numpy 2D布尔数组，然后在工作过程中，我从这个共享的numpy数组中获取一个列，并将它传递给cython函数，然后通过cdef cnp.npy_bool view = &sliced_array[0]创建一个平面缓冲区视图。使用此视图，我可以修改基础缓冲区(将一些索引设置为True)。
由于等离子存储对象是不可变的，因此我可能面临哪些未知的问题？
如果有人能对此有所了解，我会很高兴的。
代码模板：
import numpy as np
# ray init code
......
large_2d_array =
浏览 2提问于2021-04-26得票数 0
我是Ray的新手，在阅读了他的文档之后，我想出了一个脚本来模仿我想要对Ray做的事情。这是我的剧本：
import ray
import time
import h5py
@ray.remote
class Analysis:
def __init__(self):
self._file = h5py.File('./Data/Trajectories/MDANSE/apoferritin.h5')
def __getstate__(self):
print('I dump')
d = sel
浏览 4提问于2022-06-20得票数 0
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当我在docker容器中用ray.init()初始化射线时，内存使用量会随着时间的增加而增加(在坞统计量中的使用量会增加)，当内存超过限制时容器就会死亡(只有ray.init()会导致这个问题)。
另外，当ray.init出现时，会产生太多的重复进程。(雷:空闲，射线仪表板，一些与射线相关的程序)我用官方的射线图像：复制了这个问题。
P.S :我们的用例是码头集装箱、fastapi调度器和ray的组合。(即:我们只初始化一次射线实例，并执行ray.put、ray.get每个预定义的循环。)
让我分享一下我的测试设计模式来重现这个问题。
ray.init(num_cpus=4,dashboard
浏览 4提问于2021-12-30得票数 1
1回答
物体在光线中溢出
、、、、
我有一个脚本使用这样的射线：
import ray
from PIL import Image
ray.init(
object_store_memory=1000 * 1024 * 1024 * 100,
ignore_reinit_error=True,
num_cpus=128,
num_gpus=1,
)
img_paths = np.array([200k image paths])
@ray.remote
def read_img(path):
img = np.asarray(Image.open(path))
retur
浏览 13提问于2022-07-25得票数 0
2回答
我正在尝试并行化一个与Python对象的交互，该对象的计算代价很高。我想使用Ray来做这件事，但到目前为止，我的最大努力都失败了。
该对象是一个CPLEX模型对象，我正在尝试为一系列条件添加一组约束。
下面是我的设置：
import numpy as np
import docplex.mp.model as cpx
import ray
m = cpx.Model(name="mymodel")
def mask_array(arr, mask_val):
array_mask = np.argwhere(arr == mask_val)
arg_slic
浏览 3提问于2019-09-19得票数 1
1回答
我正在查看这个StackOverflow线程，它使用ray.serve来并行地进行保存的TF模型预测：
我尝试了以下类似的方法：
import ray
from ray import serve; serve.init()
import tensorflow as tf
class A:
def __init__(self):
self.model = tf.constant(1.0) # dummy example
@serve.accept_batch
def __call__(self, *, input_data=None):
浏览 3提问于2020-10-16得票数 1
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我只知道@staticmethod、@classmethod和@property，但只能通过零散的文档了解。Python中内置的所有函数装饰器是什么？文件里有吗？是否有最新的列表维护在什么地方？
浏览 3提问于2009-01-26得票数 75
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我正在尝试使用ray模块来根据env变量是否为true来处理现有的代码。这就是我到目前为止所做的。这个代码结构与我的类似，但并不完全是因为它的大小。
import os
if os.getenv("PARALLEL"):
import ray
ray.init()
class A(object):
def __init__(self, attr):
self.attr = attr
def may_be_remote(func):
return ray.remote(func) if os.gete
浏览 0提问于2020-06-03得票数 0
首先，为了找到"lcm“的两个数字，我做了一个函数lcm(a, b)。然后我也想找到"hcf“，所以我做了一个装饰器decor，并在其中定义了一个函数hcf(a, b)。然后，我通过输入函数的名称返回了这个函数，我没有用括号括起来，但它仍然有效。我不明白为什么这个函数是有效的，即使我没有使用括号。
def decor(lcm_arg): # just to practice decorators
def hcf(a, b):
if a > b:
a, b = b, a
while True:
浏览 0提问于2018-10-06得票数 1
最近我一直在玩Cython，当我将一个装饰器应用到Cython函数时，我遇到了这个错误。
Cdef functions/classes cannot take arbitrary decorators
下面是我正在修改的代码：
import functools
def memoize(f):
computed = {}
@functools.wraps(f)
def memoized_f(main_arg, *args, **kwargs):
if computed.get(main_arg):
return computed[
浏览 5提问于2016-09-16得票数 15
回答已采纳
1回答
我的问题非常类似于，但在我的例子中，被接受的答案并不会在包中使用时修饰包中的所有函数，我也不知道为什么。
例如，我有一个项目设置如下：
project/
package/
__init__.py
module_a.py
module_b.py
main.py
__init__.py
from .module_a import *
from .module_b import *
import types
# This is the decorator that will be used
from functools import
浏览 13提问于2016-12-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在面对一个我做的并行化文档刮刀的问题。 我使用的是Ray库和@ray.remote装饰器，它们工作得很好。在获取结果时出现问题。这是我的代码片段： ray.init(num_cpus=n_workers)
futures = [worker.remote(x) for x in path_and_dest]
# get results
for doc in futures:
try:
ray.get(doc, timeout = timeout)
pbar1.update(1) # add 1 to success bar
except
浏览 60提问于2020-01-15得票数 0
1回答
ray是如何处理包依赖关系的？
、、、、
我有一个非常基本的问题。ray是否假设它运行的任何代码的所有依赖项都安装在每个工作节点上？ 显然，ray具有在节点之间移动代码的能力，因为workers可以执行ray.remote函数。代码是如何移动的？ 这些函数是否会看到调用者导入的任何内容(如果它们在本地运行，则相同)，或者它们是否必须在worker上运行的函数中再次导入？他们是否必须为每个函数调用导入它，或者是否有一种方法只导入一次并重用导入的符号？(导入重量级依存关系时)。导入到远程函数中的模块的生命周期是什么?当远程函数返回时，会消失吗？(例如:每个远程函数调用是否在单独的解释器中有效运行？) 如果workers必须导入所有内容-
浏览 101提问于2021-10-29得票数 1
我在几个脚本中使用了以下实用函数：
@transaction.commit_on_success
def save_something(arg):
# creation of a model_instance using arg
model_instance.save()
在其中一个脚本中，我将大量这样的模型信息上传到数据库。为了提高效率，我尝试这样做：
@transaction.commit_manually
def save_many(arg_list):
for i,arg in enumerate(arg_list):
save_somethin
浏览 1提问于2012-03-26得票数 1
2回答
def tracer(func, enabled=True):
def wrap(*args, **kwargs):
if enabled:
print('Calling {}'.format(func))
return func(*args, **kwargs)
return wrap
@tracer(enabled=False)
def rotate_list(l):
return l[1:] + [l[0]]
我有点搞不懂为什么这不起作用，特别是这部分：@tracer(enabled=Fa
浏览 1提问于2017-08-05得票数 0
回答已采纳
我不得不将使用ssh激活节点的脚本转换为pbsdsh。我使用Ray进行节点通信。我使用ssh的脚本是：
#!/bin/bash
#PBS -N Experiment_1
#PBS -l select=2:ncpus=24:mpiprocs=24
#PBS -P CSCIxxxx
#PBS -q normal
#PBS -l walltime=01:30:00
#PBS -m abe
#PBS -M xxxxx@gmail.com
ln -s $PWD $PBS_O_WORKDIR/$PBS_JOBID
cd $PBS_O_WORKDIR
jobnodes=`uniq -c ${PBS_N
浏览 18提问于2022-06-11得票数 0
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我有一个远程函数，它“拆分”输入并返回一个迭代器。 然后，我想将一个远程函数映射到这个返回的可迭代对象(这是构造图形时的一个ObjectID )。如下所示： import ray
@ray.remote
def split(string):
return string.split('-')
@ray.remote
def process(substring):
print('Working on', substring)
ray.init()
substrings = split.remote('some-variable-len
浏览 13提问于2020-07-05得票数 1
2回答
使用不修改函数的参数创建装饰符
、、、、
编辑：装饰器应该在运行时使用函数做一些事情，而不是修改它。
我希望能够在函数顶部添加一个装饰符，以便在脚本开始时使用参数执行，并打印结果(作为示例)。
类似于下面的代码，除了下面的代码不起作用，因为我不知道有一个简洁的方法来传递参数给它。我不想修改原始函数，只是在解释函数时将其作为“测试”部分。
def test_decorator(func, *args, **kwargs): # I'm aware this doesn't work. I'm modeling it after class methods for simplicity sake.
pri
浏览 3提问于2017-12-12得票数 1
回答已采纳
2回答
TLDR
，我可以将实际的装饰器封装在多少个函数下面？对于实际的装饰器，我指的是接受目标函数的函数as参数。
在Python中将参数传递给装饰器时，我们执行如下操作：
def decorator_maker_with_arguments(decorator_arg1, decorator_arg2):
print("I make decorators! And I accept arguments: {0}, {1}".format(decorator_arg1, decorator_arg2))
def my_decorator(func):
浏览 0提问于2018-08-06得票数 1
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