Python 3.x 创建包装器以从现有函数返回特定值

嗨，我有一个函数叫做

tfnet.return_predict()

当在图像上运行时，会输出某些集合o值，例如对象置信度类别和边界框坐标。我想做的是做一个只返回置信值的包装器

所以我的代码如下。我正在使用暗流对图像上的类进行预测

#Initialise Libraries
# Load the YOLO Neural Network

tfnet = TFNet(options) #call the YOLO network 
image = cv2.imread('C:/darkflow/Car.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)  #Load image
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) 

print(tfnet.return_predict(image)) #function to run predictions

打印输出为

[{'label': 'Car', 'confidence': 0.32647023, 'topleft': {'x': 98, 'y': 249}, 'bottomright': {'x': 311, 'y': 455}}]

因此，我想创建一个只返回“信心”值的包装器

我知道如何创建包装器并为其定义函数，但知道如何为已定义的函数进行包装

任何建议对我都有很大帮助

编辑：我试过：

def log_calls(tfnet.return_predict):
def wrapper(*args, **kwargs):
    #name = func.__name__
    print('before {name} was called')
    r = func(*args, **kwargs)
    print('after {name} was called')
    return r
return wrapper

但是“tfnet.return\u predict”正在返回错误

SyntaxError: invalid syntax

---

是否需要重新定义

tfnet.return\u predict

函数以仅返回置信度？或者有一个单独的功能可以吗？如果是后者，那么你似乎可以这样做：

def conf_仅限（*args，**kwargs）：
out=tfnet.return\u predict（*args，**kwargs）
返回[0][“信心”]

并且只调用

conf_

只返回dict的这一部分

如果您需要重新定义tfnet.return\u predict，并且希望它只返回

置信度

，那么您可以制作一个装饰器：

def conf_deco（func）：
def包装（*args，**kwargs）：
return func（*args，**kwargs）[0][“信心”]
返回包装器

例如，假装

dummy\u函数

已经预定义

def dummy_function(*args, **kwargs):
    print(args, kwargs)
    return [{"confidence": .32, "other": "asdf"}]

现在用以下内容重新定义它：

In [6]: dummy_function = conf_deco(dummy_function)

它只会返回置信度值

In [7]: dummy_function("something", kw='else')
('something',) {'kw': 'else'}
Out[7]: 0.32

---

嘿@Scott Staniewicz谢谢你的快速回复。第一个代码返回“列表索引必须是整数或片，而不是str”。所以我改为“return out[0]”，它返回了{'label'：'Carrr'，'confidence'：0.32647023，'topleft'：{'x'：98，'y'：249}，'bottomright'：{'x'：311，'y'：455}，但都在一个新行中。所以现在我只需要进入第二条线来获得信心。我没有试过做一个装饰师。遗憾的是，我只能在星期一做。但无论如何都会让你知道哦，我看到你发布的输出是一个包含在列表中的dict-我相应地编辑了答案

In [7]: dummy_function("something", kw='else')
('something',) {'kw': 'else'}
Out[7]: 0.32