python装饰器-限制函数调用次数的方法(10s调用一次)

下面为大家分享一篇python装饰器-限制函数调用次数的方法(10s调用一次)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起过来看看吧

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 &#39;call func&#39;

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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