python装饰器-限制函数调用次数的方法(10s调用一次)

yipeiwu_com5年前Python基础

这是博主最近一家大公司的面试题,写一个装饰器,限制函数每10s调用一次。当时是笔试的,只写了大概的代码,回来后温习了python装饰器的基础知识,把代码写完了。决定写篇博客记录下。

装饰器分为带参数得装饰器以及不带参数得装饰器。

#不带参数的装饰器
@dec1
@dec2
def func():
  ...
#这个函数声明等价于
func = dec1(dec2(func))
#带参数的装饰器
@dec(some_args)
def func():
  ...
#这个函数声明等价于
func = dec(some_args)(func)

不带参数的装饰器需要注意的一些细节

1. 关于装饰器函数(decorator)本身

因此一个装饰器一般对应两个函数,一个是decorator函数,用来进行一些初始化操作处理,一个是decorated_func用来实现对被装饰的函数func的额外处理。并且为了保持对func的引用,decorated_func一般作为decorator的内部函数

def decorator(func):
  def decorator_func()
    func()
  return decorated_func

decorator函数只在函数声明的时候被调用一次

装饰器实际上是语法糖,在声明函数之后就会被调用,产生decorated_func,并把func符号的引用替换为decorated_func。之后每次调用func函数,实际调用的是decorated_func(这个很重要,装饰之后,其实每次调用的是decorated_func)。

>>> def decorator(func):
...   def decorated_func():
...     func(1)
...   return decorated_func
... 
#声明时就被调用
>>> @decorator
... def func(x):
...   print x
... 
decorator being called 
#使用func()函数实际上使用的是decorated_func函数
>>> func()
1
>>> func.__name__
'decorated_func'

如果要保证返回的decorated_func的函数名与func的函数名相同,应当在decorator函数返回decorated_func之前,加入decorated_func.name = func.name, 另外functools模块提供了wraps装饰器,可以完成这一动作。

#@wraps(func)的操作相当于
#在return decorated_func之前,执行
#decorated_func.__name__ = func.__name__
#func作为装饰器参数传入, 
#decorated_func则作为wraps返回的函数的参数传入
>>> def decorator(func):
...   @wraps(func)
...   def decorated_func():
...     func(1)
...   return decorated_func
... 
#声明时就被调用
>>> @decorator
... def func(x):
...   print x
... 
decorator being called 
#使用func()函数实际上使用的是decorated_func函数
>>> func()
1
>>> func.__name__
'func'

decorator函数局部变量的妙用

因为closure的特性(详见(1)部分闭包部分的详解),decorator声明的变量会被decorated_func.func_closure引用,所以调用了decorator方法结束之后,decorator方法的局部变量也不会被回收,因此可以用decorator方法的局部变量作为计数器,缓存等等。

值得注意的是,如果要改变变量的值,该变量一定要是可变对象,因此就算是计数器,也应当用列表来实现。并且声明一次函数调用一次decorator函数,所以不同函数的计数器之间互不冲突,例如:

#!/usr/bin/env python
#filename decorator.py
def decorator(func):
  #注意这里使用可变对象
  a = [0]
  def decorated_func(*args,**keyargs):
    func(*args, **keyargs)
    #因为闭包是浅拷贝,如果是不可变对象,每次调用完成后符号都会被清空,导致错误
    a[0] += 1
    print "%s have bing called %d times" % (func.__name__, a[0])
  return decorated_func
@decorator
def func(x):
  print x
@decorator
def theOtherFunc(x):
  print x

下面我们开始写代码:

#coding=UTF-8
#!/usr/bin/env python
#filename decorator.py
import time
from functools import wraps
def decorator(func):
  "cache for function result, which is immutable with fixed arguments"
  print "initial cache for %s" % func.__name__
  cache = {}
  @wraps(func)
  def decorated_func(*args,**kwargs):
    # 函数的名称作为key
    key = func.__name__
    result = None
    #判断是否存在缓存
    if key in cache.keys():
      (result, updateTime) = cache[key]
      #过期时间固定为10秒
      if time.time() -updateTime < 10:
        print "limit call 10s", key
        result = updateTime
      else :
        print "cache expired !!! can call "
        result = None
    else:
      print "no cache for ", key
    #如果过期,或则没有缓存调用方法
    if result is None:
      result = func(*args, **kwargs)
      cache[key] = (result, time.time())
    return result
  return decorated_func
@decorator
def func(x):
  print 'call func'

随便测试了下,基本没有问题。

>>> from decorator import func
initial cache for func
>>> func(1)
no cache for func
call func
>>> func(1)
limit call 10s func
1488082913.239092
>>> func(1)
cache expired !!! can call
call func
>>> func(1)
limit call 10s func
1488082923.298204
>>> func(1)
cache expired !!! can call
call func
>>> func(1)
limit call 10s func
1488082935.165979
>>> func(1)
limit call 10s func
1488082935.165979

以上这篇python装饰器-限制函数调用次数的方法(10s调用一次)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

对Python中Iterator和Iterable的区别详解

Python中 list,truple,str,dict这些都可以被迭代,但他们并不是迭代器。为什么? 因为和迭代器相比有一个很大的不同,list/truple/map/dict这些数据...

Python使用MD5加密字符串示例

Python加密模块有好几个,但无论是哪种加密方式都需要先导入相应的加密模块然后再使用模块对字符串加密。 先导入md5加密所需模块: 复制代码 代码如下: import hashlib...

Python模拟鼠标点击实现方法(将通过实例自动化模拟在360浏览器中自动搜索python)

Python模拟鼠标点击实现方法(将通过实例自动化模拟在360浏览器中自动搜索python)

一、准备工作: 安装pywin32,后面开发需要pywin32的支持,否则无法完成与windows层面相关的操作。 pywin32的具体安装及注意事项: 1、整体开发环境: 基于wind...

python中string模块各属性以及函数的用法介绍

任何语言都离不开字符,那就会涉及对字符的操作,尤其是脚本语言更是频繁,不管是生产环境还是面试考验都要面对字符串的操作。 python的字符串操作通过2部分的方法函数基本上就可以解决所有的...

提升Python程序性能的7个习惯

掌握一些技巧,可尽量提高Python程序性能,也可以避免不必要的资源浪费。 1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量:便于维护,提高性能并节省内存。 使用局部变量替换模块名字空间中...