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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。

标签:
python,函数调用次数

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。