Python 3.x Python：如何在decorator中找到包装的函数参数？

我写了一篇文章，大意如下：

from functools import wraps

def mark_something(f):
    @wraps(f)
    def decorated(*args, **kwargs):
        # How do I find the pd.DataFrame parameter of the decorated function?
        # df = args[<pos_1>] or kwargs['df']
        df = df.apply(lambda x: ...)

        return f(*args, **kwargs)
    return decorated

从functools导入包装
def mark_某物（f）：
@包装（f）
def装饰（*args，**kwargs）：
#如何找到修饰函数的pd.DataFrame参数？
#df=args[]或kwargs['df']
df=df.apply（λx:…）
返回f（*args，**kwargs）
回报

包装方法接收一个

DatFrame

参数作为第二个参数

问题是调用方可以执行

foo（something，my_-df）

，然后我需要查看

args

，或者

foo（something，df=my_-df）

，我需要查看

kwargs

是否有一种“好”的方法可以在包装函数中找到参数，而不必显式地检查字典和列表

编辑

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我尝试了

kwargs.get（'df'，args[1]）

，但由于

args

只有一个项目，因此引发了一个错误。。。我认为可选部分只有在get失败的情况下才被评估。。

因为您的decorator非常具体，即它有一个数据帧和一个非关键字参数，您可以在decorator方法中使用正确的参数签名

def wrapper(fun):
    def working(a, kwd=None):
        print("arg: ", a)
        print("kwarg: ", kwd)

        return fun(a, kwd)
    return working

@wrapper
def testme(a, kwd=None):
    print("running: ", a, kwd)

testme(1, 2)
testme(1, kwd=3)

然后输出为：

arg:1
夸格：2
跑步：12
arg:1
夸格：3
跑步：13

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当然，可以通过从functools添加

@wrapps

来改进这一点，但我认为这一想法是有道理的。

您能否举例说明您实际希望如何使用它？具体地说，什么是foo以及您是如何声明它的。另外，what is

wrapps

您可能应该包括该定义/从何处获得它。”我认为可选部分只有在get失败时才进行计算“不，您正在使用两个参数进行方法调用，这两个参数都需要解析。您可以使用集合中的defaultdict

z=defaultdict（lambda:args[1]）

那么args[1]在z需要默认查找之前不会被检查。您的建议会限制对具有完全相同签名的方法使用decorator，对吗？（参数名称也是？@mibm是的，但您的要求似乎是需要一个数据帧。您可以捕获剩余的参数等。