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:Anaconda3libconcurrentfutures_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