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。
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#不带参数的装饰器@dec1@dec2def 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
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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)。
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>>> 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。
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#@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：
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#!/usr/bin/env python#filename decorator.pydef 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@decoratordef func(x): print x@decoratordef theOtherFunc(x): print x |
下面我们开始写代码：
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#coding=UTF-8#!/usr/bin/env python#filename decorator.pyimport timefrom functools import wrapsdef 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@decoratordef func(x): print 'call func' |
随便测试了下，基本没有问题。
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>>> from decorator import funcinitial cache for func>>> func(1)no cache for funccall func>>> func(1)limit call 10s func1488082913.239092>>> func(1)cache expired !!! can callcall func>>> func(1)limit call 10s func1488082923.298204>>> func(1)cache expired !!! can callcall func>>> func(1)limit call 10s func1488082935.165979>>> func(1)limit call 10s func1488082935.165979 |
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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011510825/article/details/57408011
