python装饰器如何限制函数调用次数-创新互联
小编给大家分享一下python装饰器如何限制函数调用次数,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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#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
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