Как создать копию функции Python

Question

Как создать копию функции Python

Есть ли возможность создавать реальные копии 9X_pythonic функций Python? Самым очевидным выбором 9X_python был http://docs.python.org/2/library/copy.html, но я прочитал:

Он «копирует» функции 9X_python-interpreter и классы (неглубоко и глубоко), возврат 9X_pythonic исходного объекта без изменений;

Мне нужна 9X_deep-copy настоящая копия, потому что я могу изменить 9X_python-interpreter некоторые атрибуты функции.

Обновление:

Я осведомлен 9X_py обо всех возможностях, упомянутых в комментариях. Мой 9X_py вариант использования основан на метапрограммировании, в 9X_python котором я конструирую классы из некоторых 9X_py декларативных спецификаций. Полная информация 9X_deep-copy была бы слишком длинной для SO, но в основном 9X_python-shell у меня есть такая функция, как

def do_something_usefull(self,arg): self.do_work()

Я добавлю 9X_python-interpreter этот метод в различные классы. Эти классы 9X_pythonista могут быть совершенно не связаны. Использование 9X_deep-copy классов миксинов не вариант: у меня будет 9X_py много таких функций, и в конечном итоге 9X_pythonista я добавлю базовый класс для каждой функции. Моим 9X_python-interpreter текущим «обходным решением» было бы заключить 9X_python-shell эту функцию в «фабрику» следующим образом:

def create_do_something(): def do_something_usefull(self,arg): self.do_work()

Таким 9X_py образом я всегда получаю новую функцию do_something_useful, но 9X_python-shell мне приходится оборачивать все свои функции 9X_pythonista вот так.

Вы можете мне поверить, что я знаю, что 9X_python это не "нормальное" объектно-ориентированное 9X_py программирование. Я знаю, как "нормально" решать 9X_py что-то подобное. Но это динамический генератор 9X_deep-copy кода, и я хотел бы, чтобы все было максимально 9X_python-shell легким и простым. А поскольку функции Python 9X_pythonic - вполне нормальные объекты, я не думаю, что 9X_deep-copy это слишком странно спрашивать, как их скопировать 9X_py !?

Y

Yaroslavus

python

deep-copy

Комментарии:

Если вы меняете атрибуты функции, вам, вероятно, лучше обернуть функцию в объект, а затем изменить атрибуты объекта. Это сделает ваш код чище. Если вы добавите к своему объекту метод `__call__`, его можн ...

Общее количество ответов: 1

Ответ #1

I Insearch · Accepted Answer · 2023-03-09

В Python3:

import types import functools def copy_func(f): """Based on http://stackoverflow.com/a/6528148/190597 (Glenn Maynard)""" g = types.FunctionType(f.__code__, f.__globals__, name=f.__name__, argdefs=f.__defaults__, closure=f.__closure__) g = functools.update_wrapper(g, f) g.__kwdefaults__ = f.__kwdefaults__ return g def f(arg1, arg2, arg3, kwarg1="FOO", *args, kwarg2="BAR", kwarg3="BAZ"): return (arg1, arg2, arg3, args, kwarg1, kwarg2, kwarg3) f.cache = [1,2,3] g = copy_func(f) print(f(1,2,3,4,5)) print(g(1,2,3,4,5)) print(g.cache) assert f is not g

урожайность

(1, 2, 3, (5,), 4, 'BAR', 'BAZ') (1, 2, 3, (5,), 4, 'BAR', 'BAZ') [1, 2, 3]

В Python2:

import types import functools def copy_func(f): """Based on http://stackoverflow.com/a/6528148/190597 (Glenn Maynard)""" g = types.FunctionType(f.func_code, f.func_globals, name=f.func_name, argdefs=f.func_defaults, closure=f.func_closure) g = functools.update_wrapper(g, f) return g def f(x, y=2): return x,y f.cache = [1,2,3] g = copy_func(f) print(f(1)) print(g(1)) print(g.cache) assert f is not g

урожайность

(1, 2) (1, 2) [1, 2, 3]

9X_python