python裝飾器-限制函數(shù)調(diào)用次數(shù)的方法(10s調(diào)用一次)

更新時間：2018年04月21日 09:30:34 作者：taobaohua000

下面小編就為大家分享一篇python裝飾器-限制函數(shù)調(diào)用次數(shù)的方法(10s調(diào)用一次)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

這是博主最近一家大公司的面試題，寫一個裝飾器，限制函數(shù)每10s調(diào)用一次。當時是筆試的，只寫了大概的代碼，回來后溫習(xí)了python裝飾器的基礎(chǔ)知識，把代碼寫完了。決定寫篇博客記錄下。

裝飾器分為帶參數(shù)得裝飾器以及不帶參數(shù)得裝飾器。

#不帶參數(shù)的裝飾器
@dec1
@dec2
def func():
  ...
#這個函數(shù)聲明等價于
func = dec1(dec2(func))
#帶參數(shù)的裝飾器
@dec(some_args)
def func():
  ...
#這個函數(shù)聲明等價于
func = dec(some_args)(func)

不帶參數(shù)的裝飾器需要注意的一些細節(jié)

1. 關(guān)于裝飾器函數(shù)(decorator)本身

因此一個裝飾器一般對應(yīng)兩個函數(shù)，一個是decorator函數(shù)，用來進行一些初始化操作處理，一個是decorated_func用來實現(xiàn)對被裝飾的函數(shù)func的額外處理。并且為了保持對func的引用，decorated_func一般作為decorator的內(nèi)部函數(shù)

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

decorator函數(shù)只在函數(shù)聲明的時候被調(diào)用一次

裝飾器實際上是語法糖，在聲明函數(shù)之后就會被調(diào)用，產(chǎn)生decorated_func，并把func符號的引用替換為decorated_func。之后每次調(diào)用func函數(shù)，實際調(diào)用的是decorated_func(這個很重要，裝飾之后，其實每次調(diào)用的是decorated_func)。

>>> def decorator(func):
...   def decorated_func():
...     func(1)
...   return decorated_func
... 
#聲明時就被調(diào)用
>>> @decorator
... def func(x):
...   print x
... 
decorator being called 
#使用func()函數(shù)實際上使用的是decorated_func函數(shù)
>>> func()
1
>>> func.__name__
'decorated_func'

如果要保證返回的decorated_func的函數(shù)名與func的函數(shù)名相同，應(yīng)當在decorator函數(shù)返回decorated_func之前，加入decorated_func.name = func.name，另外functools模塊提供了wraps裝飾器，可以完成這一動作。

#@wraps(func)的操作相當于
#在return decorated_func之前，執(zhí)行
#decorated_func.__name__ = func.__name__
#func作為裝飾器參數(shù)傳入， 
#decorated_func則作為wraps返回的函數(shù)的參數(shù)傳入
>>> def decorator(func):
...   @wraps(func)
...   def decorated_func():
...     func(1)
...   return decorated_func
... 
#聲明時就被調(diào)用
>>> @decorator
... def func(x):
...   print x
... 
decorator being called 
#使用func()函數(shù)實際上使用的是decorated_func函數(shù)
>>> func()
1
>>> func.__name__
'func'

decorator函數(shù)局部變量的妙用

因為closure的特性（詳見(1)部分閉包部分的詳解），decorator聲明的變量會被decorated_func.func_closure引用，所以調(diào)用了decorator方法結(jié)束之后，decorator方法的局部變量也不會被回收，因此可以用decorator方法的局部變量作為計數(shù)器，緩存等等。

值得注意的是，如果要改變變量的值，該變量一定要是可變對象，因此就算是計數(shù)器，也應(yīng)當用列表來實現(xiàn)。并且聲明一次函數(shù)調(diào)用一次decorator函數(shù)，所以不同函數(shù)的計數(shù)器之間互不沖突，例如：

#!/usr/bin/env python
#filename decorator.py
def decorator(func):
  #注意這里使用可變對象
  a = [0]
  def decorated_func(*args,**keyargs):
    func(*args, **keyargs)
    #因為閉包是淺拷貝，如果是不可變對象，每次調(diào)用完成后符號都會被清空，導(dǎo)致錯誤
    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

下面我們開始寫代碼：

#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):
    # 函數(shù)的名稱作為key
    key = func.__name__
    result = None
    #判斷是否存在緩存
    if key in cache.keys():
      (result, updateTime) = cache[key]
      #過期時間固定為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
    #如果過期，或則沒有緩存調(diào)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'

隨便測試了下，基本沒有問題。

>>> 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

以上這篇python裝飾器-限制函數(shù)調(diào)用次數(shù)的方法(10s調(diào)用一次)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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