python装饰器的写法

Python装饰器是一种函数，它可以接收一个函数作为参数，并返回一个新的函数。装饰器的作用是在不改变原函数代码的情况下，增加新的功能。以下是一个装饰器的基本写法：

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 在调用原函数之前执行的代码
        result = func(*args, **kwargs)
        # 在调用原函数之后执行的代码
        return result
    return wrapper

这个装饰器可以用来统计函数的运行时间，代码如下：

import time

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("函数运行时间：", end_time - start_time)
        return result
    return wrapper

@my_decorator
def my_function():
    time.sleep(1)

my_function()

输出结果为：

函数运行时间： 1.0000028610229492

相关问题

Python装饰器的写法以及用法

在Python中，装饰器是一种特殊类型的函数，它们接收一个函数作为输入并返回一个新的函数，常常用于修改或增强原有函数的功能而无需直接修改它。装饰器的定义通常使用`@decorator_name`语法糖放在被装饰函数的上方。

装饰器的基本结构如下：

def decorator_function(original_function):
    def wrapper_function(*args, **kwargs):
        # 在这里添加额外的逻辑，如日志记录、计时等
        result = original_function(*args, **kwargs)
        # 返回处理后的结果
        return result
    return wrapper_function

# 使用装饰器
@decorator_function
def my_function():
    # 函数主体
    pass

当你调用`my_function()`时，实际上是调用了经过`decorator_function`包装后的`wrapper_function`，而这个`wrapper_function`又会执行原来的函数体。

装饰器的应用非常广泛，例如性能分析、权限检查、输入验证、缓存结果等。常见如`@staticmethod`、`@classmethod`、`@lru_cache`（用于缓存）等内置装饰器，还有第三方库如`@unittest.mock.patch`（用于模拟依赖）等。

python 的异步写法

Python中异步编程通常用于处理IO密集型任务，比如网络请求、文件读写等，可以显著提高程序的并发性能。Python通过多种库支持异步编程，其中最常用的是`asyncio`模块以及第三方库如`aiohttp`、`协程装饰器`等。

`asyncio`的核心是`async`和`await`关键字。`async`关键字前的函数称为协程（coroutine），它们可以在运行过程中挂起并让出控制权给其他协程执行，直到被`await`后面的异步操作完成。例如：

import asyncio

async def fetch_data(url):
    # 模拟耗时的网络请求
    await asyncio.sleep(1)
    return "Data from " + url

async def main():
    loop = asyncio.get_event_loop()
    response = await fetch_data('https://example.com')
    print(response)

# 运行主协程
asyncio.run(main())

在这个例子中，`fetch_data`函数会异步地等待网络请求完成，然后返回结果。

此外，`asyncio.gather()`和`asyncio.wait()`等函数可以帮助组织和管理多个协程的并发执行。