python 函数结果缓存一段时间的装饰器

【python 函数结果缓存一段时间的装饰器】的更多相关文章

python 函数结果缓存一段时间的装饰器

把函数结果缓存一段时间,比如读取一个mongodb,mongodb中的内容又在发生变化,如果从部署后,自始至终只去读一次那就感触不到变化了,如果每次调用一个函数就去读取那太频繁了耽误响应时间也加大了cpu负担,也不行.那就把结果缓存一段时间. 来一个缓存一段时间的装饰器. class FunctionResultCacher: logger = LogManager('FunctionResultChche').get_logger_and_add_handlers() func_result_…

12、Python函数高级（命名空间、作用域、装饰器）

一.名称空间和作用域 1.命名空间(Namespace) 命名空间是从名称到对象的映射,大部分的命名空间都是通过 Python 字典来实现的. 命名空间提供了在项目中避免名字冲突的一种方法.各个命名空间是独立的,没有任何关系的,所以一个命名空间中不能有重名,但不同的命名空间是可以重名而没有任何影响. 1.一般有三种命名空间: 内置名称空间(built-in names):存放内置的名字,如len/eval/enumerate/bytes/max/min/sorted/map/filter....…

Python函数名做参数，闭包，装饰器

简单讲解闭包的写法和应用,在这之前,先声明,你定义的任意一个函数都可以作为其他函数的参数.就像下面这段代码的参数func,接收的参数就是一个函数名,在函数体内部使用了func()调用执行函数. 请看下面的代码,注意标红的位置,猜猜看结果 def a(func): def inner(): print("验证中") func() return inner def f2(): print("--------2-----") f2 = a(f2) f2() 结果是先打印:…

python 全栈开发，Day12(函数的有用信息,带参数的装饰器,多个装饰器装饰一个函数)

函数的执行时,*打散.函数的定义时,*聚合. from functools import wraps def wrapper(f): # f = func1 @wraps(f) def inner(*args,**kwargs): #聚合 #args (1,2,3) '''执行函数之前的相关操作''' ret = f(*args,**kwargs) # 打散 1,2,3 '''执行函数之后的相关操作''' return ret return inner @wrapper # func1 = wr…

Python学习(三)：迭代器、生成器、装饰器、递归、算法、正则

1.迭代器迭代器是访问集合的一种方式,迭代对象从集合的第一个元素开始访问,直到元素被访问结束,迭代器只能往前不能后退,最大的优点是不要求事先准备好整个迭代过程中的元素,这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合. 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容不能随机访问集合中的某个值,只能从头到尾依次访问访问到一半时不能往回退便于循环比较大的数据集合,节省内存使用: #生成迭代器: name = iter(['d','c','b','…

Python自动化面试必备之你真明白装饰器么？

Python自动化面试必备之你真明白装饰器么? 装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能,用好了装饰器,开发效率如虎添翼,所以这也是Python面试中必问的问题,但对于好多小白来讲,这个功能有点绕,自学时直接绕过去了,然后面试问到了就挂了,因为装饰器是程序开发的基础知识,这个都不会,别跟人家说你会Python, 看了下面的文章,保证你学会装饰器. 1.先明白这段代码 #### 第一波 #### def foo(): print 'foo' foo #表示是函数 foo() #表…

Python 第四篇:生成器、迭代器、装饰器、递归函数与正则表达式

一:生成器:Generator,可以理解为是一种一个函数产生一个迭代器,而迭代器里面的数据是可以通过for循环获取的,那么这个函数就是一个生成器,即生成器是有函数生成的,创建生成器使用()表示,比如g = (x for x in range(10)),那么即创建一个名称为g的生成器,,如果外层是[]则表示是生成一个列表,生成器生成的序列可以使用next()方法获取其中的值: 1.__next__()方法获取序列中的值: g1 = (x for x in range(3)) print(type(…