Python裝飾器與線程結(jié)合提高接口訪問效率方法
回顧裝飾器的基本用法
裝飾器的本質(zhì)是閉包,是python的一種語法糖
def outer(fun):
def inner(*args,**kwargs):
return fun(*args,**kwargs)
return inner
# 使用裝飾器裝飾一下兩個(gè)函數(shù)
@outer
def num1():
print('a')
@outer
def num2():
print('b')
if __name__ == '__main__':
print(num1.__name__)
print(num2.__name__)
以上代碼輸出結(jié)果:
inner
inner
裝飾器的特性:使用自定義的裝飾器會(huì)改變被裝飾函數(shù)的函數(shù)名,一般裝飾器器是不用考慮這一點(diǎn)的,但是如果多個(gè)函數(shù)被兩個(gè)裝飾器裝飾就會(huì)報(bào)錯(cuò),因?yàn)楹瘮?shù)名一樣
解決辦法:引入 functools.wraps
import functools
def outer(fun):
@functools.wraps(fun)
def inner(*args,**kwargs):
return fun(*args,**kwargs)
return inner
以上代碼輸出結(jié)果:
num1
num2
實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用
定義多線程的裝飾器
def async_call(fun):
def wrapper(*args, **kwargs):
Thread(target=fun, args=args, kwargs=kwargs).start()
return wrapper
可以在需要提升效率的接口上添加該裝飾器
因?yàn)檎碚f線程的執(zhí)行效率要比進(jìn)程快
可以用裝飾器測(cè)試并統(tǒng)計(jì)函數(shù)運(yùn)行時(shí)間
import time
def coast_time(func):
def fun(*args, **kwargs):
t = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
print(f'func {func.__name__} coast time:{time.perf_counter() - t:.8f} s')
return result
return fun
這個(gè)裝飾器有感興趣的朋友可以保存起來,以后測(cè)接口性能可以直接拿過來用!
from time import sleep
from time import time
import time
from threading import Thread
#這是統(tǒng)計(jì)時(shí)間的裝飾器
def coast_time(func):
def fun(*args, **kwargs):
t = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
print(f'func {func.__name__} coast time:{time.perf_counter() - t:.8f} s')
return result
return fun
#這是創(chuàng)建線程的裝飾器,感興趣的可以保存一下,可以直接使用的
def async_call(fun):
def wrapper(*args, **kwargs):
Thread(target=fun, args=args, kwargs=kwargs).start()
return wrapper
@coast_time
@async_call
def hello():
print('start')
sleep(2)
print('end')
return
if __name__ == "__main__":
hello()
不創(chuàng)建線程的運(yùn)行時(shí)間是:2s多
使用線程裝飾器的時(shí)間:0.0003s
可以在引入functools.wraps,防止裝飾多個(gè)函數(shù)的時(shí)候,函數(shù)名被改變
以上就是Python裝飾器與線程結(jié)合提高接口訪問效率方法的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python提高接口訪問效率的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
相關(guān)文章
使用pyinstaller打包PyQt4程序遇到的問題及解決方法
今天小編就為大家分享一篇使用pyinstaller打包PyQt4程序遇到的問題及解決方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-06-06
PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法
這篇文章主要介紹了PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-06-06
Python Celery異步任務(wù)隊(duì)列使用方法解析
這篇文章主要介紹了Python Celery異步任務(wù)隊(duì)列使用方法解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-08-08
Python3內(nèi)置模塊之json編解碼方法小結(jié)【推薦】
這篇文章主要介紹了Python3內(nèi)置模塊之json編解碼方法小結(jié),本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-05-05
python的getattr和getattribute攔截內(nèi)置操作實(shí)現(xiàn)
在Python中,getattr和getattribute是用于動(dòng)態(tài)屬性訪問和自定義屬性訪問行為的重要工具,本文主要介紹了python的getattr和getattribute攔截內(nèi)置操作實(shí)現(xiàn),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2024-01-01
Python內(nèi)建模塊collections實(shí)現(xiàn)特殊容器數(shù)據(jù)類型
collections模塊是Python的內(nèi)建模塊之一,它實(shí)現(xiàn)了特殊的容器數(shù)據(jù)類型,提供了Python內(nèi)建的數(shù)據(jù)類型dict、list、set、和tuple的高效替代選擇2023-06-06
樹莓派上利用python+opencv+dlib實(shí)現(xiàn)嘴唇檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)
本文主要介紹了樹莓派上利用python+opencv+dlib實(shí)現(xiàn)嘴唇檢測(cè)的實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-10-10
TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-05-05

