Python 裝飾器功能強(qiáng)大，靈活運(yùn)用能為我們減少很多麻煩。
任務(wù)超時(shí)退出
我們?nèi)粘Ｔ谑褂玫母鞣N網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求庫(kù)時(shí)都帶有 timeout 參數(shù)，例如：request 庫(kù)
這個(gè)參數(shù)可以使請(qǐng)求超時(shí)就不再繼續(xù)了，直接拋出超時(shí)錯(cuò)誤，避免等太久
如果我們自己開(kāi)發(fā)的方法也希望增加這個(gè)功能，該如何做呢？
方法很多，但最簡(jiǎn)單直接的是使用并發(fā)庫(kù) futures，為了使用方便，我將其封裝成了一個(gè)裝飾器，代碼如下：
import functools
from concurrent import futures
executor = futures.ThreadPoolExecutor(1)
def timeout(seconds):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
future = executor.submit(func, *args, **kw)
return future.result(timeout=seconds)
return wrapper
return decorator
定義了以上函數(shù)，我們就有了一個(gè)超時(shí)結(jié)束的裝飾器，下面可以測(cè)試一下：
import time
@timeout(1)
def task(a, b):
time.sleep(1.2)
return a+b
task(2, 3)
結(jié)果：
---------------------------------------------------------------------------
TimeoutError Traceback (most recent call last)
...
D:\Anaconda3\lib\concurrent\futures\_base.py in result(self, timeout)
432 return self.__get_result()
433 else:
--> 434 raise TimeoutError()
435
436 def exception(self, timeout=None):
TimeoutError:
上面我們通過(guò)裝飾器定義了函數(shù)的超時(shí)時(shí)間為 1 秒，通過(guò)睡眠模擬函數(shù)執(zhí)行超過(guò) 1 秒時(shí)，成功的拋出了超時(shí)異常
程序能夠在超時(shí)時(shí)間內(nèi)完成時(shí)：
@timeout(1)
def task(a, b):
time.sleep(0.9)
return a+b
task(2, 3)
結(jié)果：
5
可以看到，順利的得到了結(jié)果
這樣我們就可以通過(guò)一個(gè)裝飾器給任何函數(shù)增加超時(shí)時(shí)間，這個(gè)函數(shù)在規(guī)定時(shí)間內(nèi)還處理不完就可以直接結(jié)束任務(wù)
前面我將這個(gè)裝飾器將所需的變量定義到了外部，其實(shí)我們還可以通過(guò)類(lèi)裝飾器進(jìn)一步封裝，代碼如下：
import functools
from concurrent import futures
class timeout:
__executor = futures.ThreadPoolExecutor(1)
def __init__(self, seconds):
self.seconds = seconds
def __call__(self, func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
future = timeout.__executor.submit(func, *args, **kw)
return future.result(timeout=self.seconds)
return wrapper
經(jīng)測(cè)試使用類(lèi)裝飾器能得到同樣的效果。
注意：使用 @functools.wraps 的目的是因?yàn)楸谎b飾的 func 函數(shù)元信息會(huì)被替換為 wrapper 函數(shù)的元信息，而 @functools.wraps(func) 將 wrapper 函數(shù)的元信息替換為 func 函數(shù)的元信息。最終雖然返回的是 wrapper 函數(shù)，元信息卻依然是原有的 func 函數(shù)在函數(shù)式編程中，函數(shù)的返回值是函數(shù)對(duì)象被稱(chēng)為閉包
日志記錄
如果我們需要記錄部分函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間，函數(shù)執(zhí)行前后打印一些日志，裝飾器是一種很方便的選擇
代碼如下：
import time
import functools
def log(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
res = func(*args, **kwargs)
end = time.perf_counter()
print(f'函數(shù) {func.__name__} 耗時(shí) {(end - start) * 1000} ms')
return res
return wrapper
裝飾器 log 記錄某個(gè)函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間，并返回其執(zhí)行結(jié)果
測(cè)試一下：
@log
def now():
print('2021-7-1')
now()
結(jié)果：
2021-7-1
函數(shù) now 耗時(shí) 0.09933599994838005 ms
緩存
如果經(jīng)常調(diào)用一個(gè)函數(shù)，而且參數(shù)經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生重復(fù)，如果把結(jié)果緩存起來(lái)，下次調(diào)用同樣參數(shù)時(shí)就會(huì)節(jié)省處理時(shí)間
定義函數(shù)：
import math
import random
import time
def task(x):
time.sleep(0.01)
return round(math.log(x**3 / 15), 4)
執(zhí)行：
%%time
for i in range(500):
task(random.randrange(5, 10))
結(jié)果：
Wall time: 5.01 s
此時(shí)如果我們使用緩存的效果就會(huì)大不一樣，實(shí)現(xiàn)緩存的裝飾器有很多，我就不重復(fù)造輪子了，這里使用 functools 包下的 LRU 緩存：
from functools import lru_cache
@lru_cache()
def task(x):
time.sleep(0.01)
return round(math.log(x**3 / 15), 4)
執(zhí)行：
%%time
for i in range(500):
task(random.randrange(5, 10))
結(jié)果：
Wall time: 50 ms
約束某個(gè)函數(shù)的可執(zhí)行次數(shù)
如果我們希望程序中的某個(gè)函數(shù)在整個(gè)程序的生命周期中只執(zhí)行一次或 N 次，可以寫(xiě)一個(gè)這樣的裝飾器：
import functools
class allow_count:
def __init__(self, count):
self.count = count
self.i = 0
def __call__(self, func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kw):
if self.i >= self.count:
return
self.i += 1
return func(*args, **kw)
return wrapper
測(cè)試：
@allow_count(3)
def job(x):
x += 1
return x
for i in range(5):
print(job(i))
結(jié)果：
1
2
3
None
None轉(zhuǎn)載自：菜鳥(niǎo)學(xué)Python
以上就是小編為您整理的 推薦幾個(gè)很出色的的Python裝飾器 的全部?jī)?nèi)容。
