防抖节流函数怎么实现 区别

防抖和节流都是用来控制函数执行频率的方法，但它们的实现和应用场景有所不同。

防抖函数的作用是在指定的时间间隔内，如果函数被连续调用多次，则只执行最后一次调用，并将其延迟到指定时间后执行。常见的应用场景是在用户输入频繁的情况下进行搜索或请求数据，以减少不必要的请求或计算。

一个简单的防抖函数可以这样实现：

import time

def debounce(delay):
    def decorator(func):
        last_called = time.time()
        def wrapper(*args, **kwargs):
            nonlocal last_called
            now = time.time()
            if now - last_called < delay:
                return
            last_called = now
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

使用示例：

@debouce(0.5)
def search(keyword):
    # 模拟搜索操作
    print("正在搜索：", keyword)

search("apple")
search("banana")
time.sleep(1)
search("cat")

上述代码中，`debounce` 函数接受一个时间间隔 `delay`，并返回一个装饰器函数。装饰器函数 `wrapper` 在每次调用被装饰的函数之前会检查距离上一次调用的时间间隔，如果小于 `delay`，则直接返回，否则执行被装饰的函数。

节流函数的作用是在指定的时间间隔内，保证函数执行的频率不超过指定的次数。常见的应用场景是在用户频繁触发事件（如滚动、鼠标移动等）时，进行性能优化。

一个简单的节流函数可以这样实现：

import time

def throttle(limit):
    def decorator(func):
        last_called = 0
        count = 0
        def wrapper(*args, **kwargs):
            nonlocal last_called, count
            now = time.time()
            if now - last_called > limit:
                count = 0
            last_called = now
            count += 1
            if count <= limit:
                return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

使用示例：

@throttle(2)
def log(message):
    print(message)

for i in range(5):
    log(i)
    time.sleep(0.5)

上述代码中，`throttle` 函数接受一个次数限制 `limit`，并返回一个装饰器函数。装饰器函数 `wrapper` 在每次调用被装饰的函数之前会检查距离上一次调用的时间间隔和执行次数，如果时间间隔大于限制且执行次数不超过限制，则执行被装饰的函数。

总结：防抖函数适用于需要延迟执行并且只关心最后一次调用结果的场景，节流函数适用于需要控制函数执行频率的场景。