我可以装饰一个显式的函数调用，例如 np.sqrt()

Question

我对 python 函数装饰器有点了解。我认为我的问题的答案是否定的，但我想确定一下。使用装饰器和 x = np.array([1,2,3]) 的 numpy 数组，我可以覆盖 x.sqrt() 并更改行为。有什么方法可以在 Python 中覆盖 np.sqrt(x)？

用例：处理quantities package。希望能够在不更改当前使用 np.sqrt() 的代码库的情况下取不确定数量的平方根。

编辑：

我想修改quantities 包中的np.sqrt 以便下面的代码可以工作（所有三个都应该打印相同的结果，注意使用np.sqrt() 时的0 不确定性）。我希望不要求最终用户修改他们的代码，但在quantities 包中正确包装/装饰np.sqrt()。目前，许多 numpy 函数都经过修饰（参见 https://github.com/python-quantities/python-quantities/blob/ca87253a5529c0a6bee37a9f7d576f1b693c0ddd/quantities/quantity.py），但似乎仅在调用 x.func() 时才有效，而不是 numpy.func(x)。

import numpy as np
import quantities as pq
x = pq.UncertainQuantity(2, pq.m, 2)
print x.sqrt()
>>> 1.41421356237 m**0.5 +/- 0.707106781187 m**0.5 (1 sigma)
print x**0.5
>>> 1.41421356237 m**0.5 +/- 0.707106781187 m**0.5 (1 sigma)
print np.sqrt(x)
>>> 1.41421356237 m**0.5 +/- 0.0 dimensionless (1 sigma)

Answer 1

猴子补丁

如果我正确理解您的情况，您的用例并不是真正的装饰（以标准方式修改 您 编写的函数） 而是关于猴子补丁： 修改其他人编写的函数而不实际更改该函数定义的源代码。

然后你需要的成语是这样的

import numpy as np  # provide local access to the numpy module object

original_np_sqrt = np.sqrt

def my_improved_np_sqrt(x):
  # do whatever you please, including:
  # - contemplating the UncertainQuantity-ness of x and
  # - calling original_np_sqrt as needed

np.sqrt = my_improved_np_sqrt

当然，这只能改变numpy.sqrt的未来含义， 不是过去的。 因此，如果有人在上述操作之前导入了numpy，并且已经以您希望影响的方式使用了numpy.sqrt，那么您就输了。 （他们映射到的名称 numpy 并不重要。）

但是之后上面的代码被执行了，numpy.sqrt的意思全部 模块（无论是在它之前还是之后导入numpy） 将是 my_improved_np_sqrt 的，无论这些模块的创建者 不管你喜不喜欢（当然，除非更多 numpy.sqrt 的猴子补丁 正在其他地方进行）。

注意

1. 当你做奇怪的事情时，Python 会变成一个奇怪的平台！
2. 当你做奇怪的事情时，Python 会变成一个奇怪的平台！
3. 当你做奇怪的事情时，Python 会变成一个奇怪的平台！

这就是为什么猴子补丁通常不被认为是好的设计风格。 因此，如果您采取这条路线，请确保您非常突出地宣布它 在所有相关文档中。

哦，如果你不想修改其他代码 从您自己的方法直接或间接执行，您可以 引入一个装饰器，在调用之前执行monkeypatching 和 un-monkeypatching（重新分配 original_np_sqrt） 通话后并将该装饰器应用于 你所有的功能有问题。 然后确保在该装饰器中处理异常，以便 un-monkeypatching 在所有情况下都会真正执行。

Answer 2

也许，正如 BrenBarn 所说，

np.sqrt = decorator(np.sqrt)

因为装饰器只是一个可调用对象，它接受一个对象并返回一个修改后的对象。