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2018MySQL技术问答集锦,希望能给喜欢MySQL的同学一些帮助

技术小能手 2019-12-01 19:31:11 1856 浏览量 回答数 0

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一。zval、引用计数、变量分离、写时拷贝我们一步步来理解1、php语言特性PHP是脚本语言,所谓脚本语言,就是说PHP并不是独立运行的,要运行PHP代码需要PHP解析器,用户编写的PHP代码最终都会被PHP解析器解析执行PHP的执行是通过Zend engine(ZE, Zend引擎),ZE是用C编写的用户编写的PHP代码最终都会被翻译成PHP的虚拟机ZE的虚拟指令(OPCODES)来执行也就说最终会被翻译成一条条的指令既然这样,有什么结果和你预想的不一样,查看php源码是最直接最有效的 2、php变量的存储结构在PHP中,所有的变量都是用一个结构zval结构来保存的,在Zend/zend.h中可以看到zval的定义:zval结构包括:① value —— 值,是真正保存数据的关键部分,定义为一个联合体(union)② type —— 用来储存变量的类型 ③ is_ref —— 下面介绍④ refcount —— 下面介绍 声明一个变量$addr="北京";PHP内部都是使用zval来表示变量的,那对于上面的脚本,ZE是如何把addr和内部的zval结构联系起来的呢?变量都是有名字的(本例中变量名为addr)而zval中并没有相应的字段来体现变量名。PHP内部肯定有一个机制,来实现变量名到zval的映射在PHP中,所有的变量都会存储在一个数组中(确切的说是hash table)当你创建一个变量的时候,PHP会为这个变量分配一个zval,填入相应的信息,然后将这个变量的名字和指向这个zval的指针填入一个数组中。当你获取这个变量的时候,PHP会通过查找这个数组,取得对应的zval 注意:数组和对象这类复合类型在生成zval时,会为每个单元生成一个zval3、我们经常说每个变量都有一个内存地址,那这个zval和变量的内存地址,这俩有什么关系吗?定义一个变量会开辟一块内存,这块内存好比一个盒子,盒子里放了zval,zval里保存了变量的相关信息,需要开辟多大的内存,是由zval所占空间大小决定的zval是内存对象,垃圾回收的时候会把zval和内存地址(盒子)分别释放掉 4、引用计数、变量分离、写时拷贝zval中的refcount和is_ref还没有介绍,我们知道PHP是一个长时间运行的服务器端脚本。那么对于它来说,效率和资源占用率是一个很重要的衡量标准,也就是说,PHP必须尽量减少内存占用率。考虑下面这段代码:第一行代码创建了一个字符串变量,申请了一个大小为9字节的内存,保存了字符串“laruence”和一个NULL(0)的结尾第二行定义了一个新的字符串变量,并将变量var的值“复制”给这个新的变量第三行unset了变量var 这样的代码是很常见的,如果PHP对于每一个变量赋值都重新分配内存,copy数据的话,那么上面的这段代码就要申请18个字节的内存空间,为了申请新的内存,还需要cpu执行某些计算,这当然会加重cpu的负载而我们也很容易看出来,上面的代码其实根本没有必要申请两份空间,当第三句执行后,$var被释放了,我们刚才的设想(申请18个字节内存空间)突然变的很滑稽,这次复制显得好多余。如果早知道$var不用了,直接让$var_dup用$var的内存不就行了,还复制干嘛?如果你觉得9个字节没什么,那设想下如果$var是个10M的文件内容,或者20M,是不是我们的计算机资源消耗的有点冤枉呢?呵呵,PHP的开发者也看出来了: 刚才说了,PHP中的变量是用一个存储在symbol_table中的符号名,对应一个zval来实现的,比如对于上面的第一行代码,会在symbol_table中存储一个值“var”,对应的有一个指针指向一个zval结构,变量值“laruence”保存在这个zval中,所以不难想象,对于上面的代码来说,我们完全可以让“var”和“var_dup”对应的指针都指向同一个zval就可以了(额,鸟哥一会说hash table,一会说symbol_table,暂且理解为symbol_table是hash table的子集) PHP也是这样做的,这个时候就需要介绍一下zval结构中的refcount字段了refcount,引用计数,记录了当前的zval被引用的次数(这里的引用并不是真正的 & ,而是有几个变量指向它)比如对于代码:第一行,创建了一个整形变量,变量值是1。 此时保存整形1的这个zval的refcount为1第二行,创建了一个新的整形变量(通过赋值的方式),变量也指向刚才创建的zval,并将这个zval的refcount加1,此时这个zval的refcount为2所以,这个时候(通过值传递的方式赋值给别的变量),并没有产生新的zval,两个变量指向同一zval,通过一个计数器来共用zval及内存地址,以达到节省内存空间的目的当一个变量被第一次创建的时候,它对应的zval结构的refcount的值会被初始化为1,因为只有这一个变量在用它。但是当你把这个变量赋值给别的变量时,refcount属性便会加1变成2,因为现在有两个变量在用这个zval结构了 PHP提供了一个函数可以帮助我们了解这个过程debug_zval_dump输出:long(1) refcount(2)long(1) refcount(3)如果你奇怪 ,var的refcount应该是1啊?我们知道,对于简单变量,PHP是以传值的形式传参数的。也就是说,当执行debug_zval_dump($var)的时候,$var会以传值的方式传递给debug_zval_dump,也就是会导致var的refcount加1,所以只要能看到,当变量赋值给一个变量以后,能导致zval的refcount加1这个结果即可现在我们回头看上面的代码, 当执行了最后一行unset($var)以后,会发生什么呢?unset($var)的时候,它删除符号表里的$var的信息,准备清理它对应的zval及内存空间,这时它发现$var对应的zval结构的refcount值是2,也就是说,还有另外一个变量在一起用着这个zval,所以unset只需把这个zval的refcount减去1就行了上代码:输出:string(8) "laruence" refcount(2) 但是,对于下面的代码呢?很明显在这段代码执行以后,$var_dup的值应该还是“laruence”,那么这又是怎么实现的呢?这就是PHP的copy on write机制(简称COW):PHP在修改一个变量以前,会首先查看这个变量的refcount,如果refcount大于1,PHP就会执行一个分离的过程(在Zend引擎中,分离是破坏一个引用对的过程)对于上面的代码,当执行到第三行的时候,PHP发现$var想要改变,并且它指向的zval的refcount大于1,那么PHP就会复制一个新的zval出来,改变其值,将改变的变量指向新的zval(哪个变量指向新复制的zval其实已经无所谓了),并将原zval的refcount减1,并修改symbol_table里该变量的指针,使得$var和$var_dup分离(Separation)。这个机制就是所谓的copy on write(写时复制,这里的写包括普通变量的修改及数组对象里的增加、删除单元操作)如果了解了is_ref之后,上面说的并不严谨 上代码测试:输出:long(1) refcount(2)string(8) "laruence" refcount(2) 现在我们知道,当使用变量复制的时候 ,PHP内部并不是真正的复制,而是采用指向相同的zval结构来节约开销。那么,对于PHP中的引用,又是如何实现呢?这段代码结束以后,$var也会被间接的修改为1,这个过程称作(change on write:写时改变)那么ZE是怎么知道,这次的复制不需要Separation呢?这个时候就要用到zval中的is_ref字段了:对于上面的代码,当第二行执行以后,$var所代表的zval的refcount变为2,并且设置is_ref为1到第三行的时候,PHP先检查var_ref对应的zval的is_ref字段(is_ref 表示该zval是否被&引用,仅表示真或假,就像开关的开与关一样,zval的初始化情况下为0,即非引用),如果为1,则不分离,直接更改(否则需要执行刚刚提到的zval分离),更改共享的zval实际上也间接更改了$var的值,因为引擎想所有的引用变量都看到这一改变php源码做了这样一个判断,大体逻辑示意如下:如果这个zval中的if_ref为1(即被引用),或者该zval引用计数小于2任何一种方式:都不会进行分离 尽管已经存在写时复制和写时改变,但仍然还存在一些不能通过is_ref和refcount来解决的问题对于如下的代码,又会怎样呢?这里$var、$var_dup、$var_ref三个变量将共用一个zval结构(其实这是不可能的,一个zval不可能既被&,又被指向),有两个属于change-on-write组合($var和$var_ref),有两个属于copy-on-write组合($var和$var_dup),那is_ref和refcount该怎样工作,才能正确的处理好这段复杂的关系呢?答案是不可能!在这种情况下,变量的值必须分离成两份完全独立的存在当执行第二行代码的时候,和前面讲过的一样,$var_dup 和 $var 指向相同的zval, refcount为2当执行第三行的时候,PHP发现要操作的zval的refcount大于1,则PHP会执行Separation(也就是说php将一个zval的is_ref从0设为1 之前,当然此时refcount还没有增加,会看该zval的refcount,如果refcount>1,则会分离), 将$var_dup分离出去,并将$var和$var_ref做change on write关联。也就是,refcount=2, is_ref=1;所以内存会给变量var_dup 分配出一个新的zval,类型与值同 $var和$var_ref指向的zval一样,是新分配出来的,尽管他们拥有同样的值,但是必须通过两个zval来实现。试想一下,如果三者指向同一个zval的话,改边 $var_dup 的值,那么 $var和$var_ref 也会受到影响,这样就乱套了图解:下面的这段代码在内核中同样会产生歧义,所以需要强制复制!也就是说一个zval不会既被引用,又被指向,必须分离 基于这样的分析,我们就可以让debug_zval_dump出refcount为1的结果来:输出:string(8) "laruence" refcount(1) 为什么结果是refcount(1)呢debug_zval_dump()中参数是引用的话,refcount永远为1这两段代码在执行的时候是这样的逻辑:PHP先看变量指向的zval是否被引用,如果是引用,则不再产生新的zval甭管哪个变量引用了它,比如有个变量$a被引用了,$b=&$a,就算自己引用自己$a=&$a,$a所指向的zval都不会被复制,改变其中一个变量的值,另一个值也被改变(写时改变)如果is_ref为0且refcount大于1,改变其中一个变量时,复制新的zval(写时复制) 还有一个知识点需要了解下,就是PHP数组复制的机制复制一个数组,就是把一个数组赋值给一个变量便可。会把数组指针位置一同复制。这里面有两种情况:① 指针位置合法,这时直接复制,无影响② 原数组指针位置非法时(移出界),“新”数组指针会初始化(这里的新为什么要加引号?请看下文),而老的数组指针位置不变,还是false先看例子: 结果:!结果:出现这种情况好像不对?$arr2 难道不是新数组?新数组的数组指针应该重置了啊这里注意了:$arr2 = $arr1 ,在俩变量都没发生写操作时,他们其实引用的是同一个内存地址。在其中一个变量发生写操作后,内存地址会复制一份,发生改变的变量会去引用它,并把数组指针初始化。所以 $arr1 会去引用复制的内存地址,并将指针初始化二。.foreach循环时调用current等函数!结果: 56按照之前说的,foreach先赋值,再移动指针,再执行循环体,第一次结果为2可以理解为什么三次都是2呢?咋就这么2呢?因为current函数是按引用传递的函数 在zval笔记中说了,一个zval不能既被引用,又被指向所以,变量分离,重新拷贝一份数组专门用于current函数 当然,如果数组zval的is_ref为1,则不会拷贝数组了或者:结果:current是引用传参

杨冬芳 2019-12-02 02:26:33 0 浏览量 回答数 0

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Python 的 Decorator在使用上和Java/C#的Annotation很相似,就是在方法名前面加一个@XXX注解来为这个方法装饰一些东西。但是,Java/C#的Annotation也很让人望而却步,太TMD的复杂了,你要玩它,你需要了解一堆Annotation的类库文档,让人感觉就是在学另外一门语言。 而Python使用了一种相对于Decorator Pattern和Annotation来说非常优雅的方法,这种方法不需要你去掌握什么复杂的OO模型或是Annotation的各种类库规定,完全就是语言层面的玩法:一种函数式编程的技巧。如果你看过本站的《函数式编程》,你一定会为函数式编程的那种“描述你想干什么,而不是描述你要怎么去实现”的编程方式感到畅快。(如果你不了解函数式编程,那在读本文之前,还请你移步去看看《函数式编程》) 好了,我们先来点感性认识,看一个Python修饰器的Hello World的代码。 Hello World 下面是代码:文件名:hello.py def hello(fn): def wrapper(): print "hello, %s" % fn.__name__ fn() print "goodby, %s" % fn.__name__ return wrapper @hellodef foo(): print "i am foo" foo() 当你运行代码,你会看到如下输出: [chenaho@chenhao-air]$ python hello.pyhello, fooi am foogoodby, foo 你可以看到如下的东西: 1)函数foo前面有个@hello的“注解”,hello就是我们前面定义的函数hello 2)在hello函数中,其需要一个fn的参数(这就用来做回调的函数) 3)hello函数中返回了一个inner函数wrapper,这个wrapper函数回调了传进来的fn,并在回调前后加了两条语句。 Decorator 的本质 对于Python的这个@注解语法糖- Syntactic Sugar 来说,当你在用某个@decorator来修饰某个函数func时,如下所示: @decoratordef func(): pass 其解释器会解释成下面这样的语句: func = decorator(func) 尼玛,这不就是把一个函数当参数传到另一个函数中,然后再回调吗?是的,但是,我们需要注意,那里还有一个赋值语句,把decorator这个函数的返回值赋值回了原来的func。 根据《函数式编程》中的first class functions中的定义的,你可以把函数当成变量来使用,所以,decorator必需得返回了一个函数出来给func,这就是所谓的higher order function 高阶函数,不然,后面当func()调用的时候就会出错。 就我们上面那个hello.py里的例子来说, @hellodef foo(): print "i am foo" 被解释成了: foo = hello(foo) 是的,这是一条语句,而且还被执行了。你如果不信的话,你可以写这样的程序来试试看: def fuck(fn): print "fuck %s!" % fn.__name__[::-1].upper() @fuckdef wfg(): pass 没了,就上面这段代码,没有调用wfg()的语句,你会发现, fuck函数被调用了,而且还很NB地输出了我们每个人的心声! 再回到我们hello.py的那个例子,我们可以看到,hello(foo)返回了wrapper()函数,所以,foo其实变成了wrapper的一个变量,而后面的foo()执行其实变成了wrapper()。 知道这点本质,当你看到有多个decorator或是带参数的decorator,你也就不会害怕了。 比如:多个decorator @decorator_one@decorator_twodef func(): pass 相当于: func = decorator_one(decorator_two(func)) 比如:带参数的decorator: @decorator(arg1, arg2)def func(): pass 相当于: func = decorator(arg1,arg2)(func) 这意味着decorator(arg1, arg2)这个函数需要返回一个“真正的decorator”。 带参数及多个Decrorator 我们来看一个有点意义的例子:html.py def makeHtmlTag(tag, args, *kwds): def real_decorator(fn): css_class = " class='{0}'".format(kwds["css_class"]) if "css_class" in kwds else "" def wrapped(*args, **kwds): return "<"+tag+css_class+">" + fn(*args, **kwds) + "</"+tag+">" return wrapped return real_decorator @makeHtmlTag(tag="b", css_class="bold_css")@makeHtmlTag(tag="i", css_class="italic_css")def hello(): return "hello world" print hello() 输出: hello world 在上面这个例子中,我们可以看到:makeHtmlTag有两个参数。所以,为了让 hello = makeHtmlTag(arg1, arg2)(hello) 成功,makeHtmlTag 必需返回一个decorator(这就是为什么我们在makeHtmlTag中加入了real_decorator()的原因),这样一来,我们就可以进入到 decorator 的逻辑中去了—— decorator得返回一个wrapper,wrapper里回调hello。看似那个makeHtmlTag() 写得层层叠叠,但是,已经了解了本质的我们觉得写得很自然。 你看,Python的Decorator就是这么简单,没有什么复杂的东西,你也不需要了解过多的东西,使用起来就是那么自然、体贴、干爽、透气,独有的速效凹道和完美的吸收轨迹,让你再也不用为每个月的那几天感到焦虑和不安,再加上贴心的护翼设计,量多也不用当心。对不起,我调皮了。 什么,你觉得上面那个带参数的Decorator的函数嵌套太多了,你受不了。好吧,没事,我们看看下面的方法。 class式的 Decorator 首先,先得说一下,decorator的class方式,还是看个示例: class myDecorator(object): def __init__(self, fn): print "inside myDecorator.__init__()" self.fn = fn def __call__(self): self.fn() print "inside myDecorator.__call__()" @myDecoratordef aFunction(): print "inside aFunction()" print "Finished decorating aFunction()" aFunction() 输出: inside myDecorator.__init__() Finished decorating aFunction() inside aFunction() inside myDecorator.__call__() 上面这个示例展示了,用类的方式声明一个decorator。我们可以看到这个类中有两个成员:1)一个是__init__(),这个方法是在我们给某个函数decorator时被调用,所以,需要有一个fn的参数,也就是被decorator的函数。2)一个是__call__(),这个方法是在我们调用被decorator函数时被调用的。上面输出可以看到整个程序的执行顺序。 这看上去要比“函数式”的方式更易读一些。 下面,我们来看看用类的方式来重写上面的html.py的代码:html.py class makeHtmlTagClass(object): def __init__(self, tag, css_class=""): self._tag = tag self._css_class = " class='{0}'".format(css_class) if css_class !="" else "" def __call__(self, fn): def wrapped(*args, **kwargs): return "<" + self._tag + self._css_class+">" + fn(*args, **kwargs) + "</" + self._tag + ">" return wrapped @makeHtmlTagClass(tag="b", css_class="bold_css")@makeHtmlTagClass(tag="i", css_class="italic_css")def hello(name): return "Hello, {}".format(name) print hello("Hao Chen") 上面这段代码中,我们需要注意这几点:1)如果decorator有参数的话,__init__() 成员就不能传入fn了,而fn是在__call__的时候传入的。2)这段代码还展示了 wrapped(args, *kwargs) 这种方式来传递被decorator函数的参数。(其中:args是一个参数列表,kwargs是参数dict,具体的细节,请参考Python的文档或是StackOverflow的这个问题,这里就不展开了) 用Decorator设置函数的调用参数 你有三种方法可以干这个事: 第一种,通过 **kwargs,这种方法decorator会在kwargs中注入参数。 def decorate_A(function): def wrap_function(*args, **kwargs): kwargs['str'] = 'Hello!' return function(*args, **kwargs) return wrap_function @decorate_Adef print_message_A(args, *kwargs): print(kwargs['str']) print_message_A() 第二种,约定好参数,直接修改参数 def decorate_B(function): def wrap_function(*args, **kwargs): str = 'Hello!' return function(str, *args, **kwargs) return wrap_function @decorate_Bdef print_message_B(str, args, *kwargs): print(str) print_message_B() 第三种,通过 *args 注入 def decorate_C(function): def wrap_function(*args, **kwargs): str = 'Hello!' #args.insert(1, str) args = args +(str,) return function(*args, **kwargs) return wrap_function class Printer: @decorate_C def print_message(self, str, *args, **kwargs): print(str) p = Printer()p.print_message() Decorator的副作用 到这里,我相信你应该了解了整个Python的decorator的原理了。 相信你也会发现,被decorator的函数其实已经是另外一个函数了,对于最前面那个hello.py的例子来说,如果你查询一下foo.__name__的话,你会发现其输出的是“wrapper”,而不是我们期望的“foo”,这会给我们的程序埋一些坑。所以,Python的functool包中提供了一个叫wrap的decorator来消除这样的副作用。下面是我们新版本的hello.py。文件名:hello.py from functools import wrapsdef hello(fn): @wraps(fn) def wrapper(): print "hello, %s" % fn.__name__ fn() print "goodby, %s" % fn.__name__ return wrapper @hellodef foo(): '''foo help doc''' print "i am foo" pass foo()print foo.__name__ #输出 fooprint foo.__doc__ #输出 foo help doc 当然,即使是你用了functools的wraps,也不能完全消除这样的副作用。 来看下面这个示例: from inspect import getmembers, getargspecfrom functools import wraps def wraps_decorator(f): @wraps(f) def wraps_wrapper(*args, **kwargs): return f(*args, **kwargs) return wraps_wrapper class SomeClass(object): @wraps_decorator def method(self, x, y): pass obj = SomeClass()for name, func in getmembers(obj, predicate=inspect.ismethod): print "Member Name: %s" % name print "Func Name: %s" % func.func_name print "Args: %s" % getargspec(func)[0] 输出: Member Name: method Func Name: method Args: [] 你会发现,即使是你你用了functools的wraps,你在用getargspec时,参数也不见了。 要修正这一问,我们还得用Python的反射来解决,下面是相关的代码: def get_true_argspec(method): argspec = inspect.getargspec(method) args = argspec[0] if args and args[0] == 'self': return argspec if hasattr(method, '__func__'): method = method.__func__ if not hasattr(method, 'func_closure') or method.func_closure is None: raise Exception("No closure for method.") method = method.func_closure[0].cell_contents return get_true_argspec(method) 当然,我相信大多数人的程序都不会去getargspec。所以,用functools的wraps应该够用了。 一些decorator的示例 好了,现在我们来看一下各种decorator的例子: 给函数调用做缓存 这个例实在是太经典了,整个网上都用这个例子做decorator的经典范例,因为太经典了,所以,我这篇文章也不能免俗。 from functools import wrapsdef memo(fn): cache = {} miss = object() @wraps(fn) def wrapper(*args): result = cache.get(args, miss) if result is miss: result = fn(*args) cache[args] = result return result return wrapper @memodef fib(n): if n < 2: return n return fib(n - 1) + fib(n - 2) 上面这个例子中,是一个斐波拉契数例的递归算法。我们知道,这个递归是相当没有效率的,因为会重复调用。比如:我们要计算fib(5),于是其分解成fib(4) + fib(3),而fib(4)分解成fib(3)+fib(2),fib(3)又分解成fib(2)+fib(1)…… 你可看到,基本上来说,fib(3), fib(2), fib(1)在整个递归过程中被调用了两次。 而我们用decorator,在调用函数前查询一下缓存,如果没有才调用了,有了就从缓存中返回值。一下子,这个递归从二叉树式的递归成了线性的递归。 Profiler的例子 这个例子没什么高深的,就是实用一些。 import cProfile, pstats, StringIO def profiler(func): def wrapper(*args, **kwargs): datafn = func.__name__ + ".profile" # Name the data file prof = cProfile.Profile() retval = prof.runcall(func, *args, **kwargs) #prof.dump_stats(datafn) s = StringIO.StringIO() sortby = 'cumulative' ps = pstats.Stats(prof, stream=s).sort_stats(sortby) ps.print_stats() print s.getvalue() return retval return wrapper 注册回调函数 下面这个示例展示了通过URL的路由来调用相关注册的函数示例: class MyApp(): def __init__(self): self.func_map = {} def register(self, name): def func_wrapper(func): self.func_map[name] = func return func return func_wrapper def call_method(self, name=None): func = self.func_map.get(name, None) if func is None: raise Exception("No function registered against - " + str(name)) return func() app = MyApp() @app.register('/')def main_page_func(): return "This is the main page." @app.register('/next_page')def next_page_func(): return "This is the next page." print app.call_method('/')print app.call_method('/next_page') 注意:1)上面这个示例中,用类的实例来做decorator。2)decorator类中没有__call__(),但是wrapper返回了原函数。所以,原函数没有发生任何变化。 给函数打日志 下面这个示例演示了一个logger的decorator,这个decorator输出了函数名,参数,返回值,和运行时间。 from functools import wrapsdef logger(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() print "function = {0}".format(fn.__name__) print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) print " time = %.6f sec" % (te-ts) return result return wrapper @loggerdef multipy(x, y): return x * y @loggerdef sum_num(n): s = 0 for i in xrange(n+1): s += i return s print multipy(2, 10)print sum_num(100)print sum_num(10000000) 上面那个打日志还是有点粗糙,让我们看一个更好一点的(带log level参数的): import inspectdef get_line_number(): return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno def logger(loglevel): def log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() print "function = " + fn.__name__, print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) print " time = %.6f sec" % (te-ts) if (loglevel == 'debug'): print " called_from_line : " + str(get_line_number()) return result return wrapper return log_decorator 但是,上面这个带log level参数的有两具不好的地方,1) loglevel不是debug的时候,还是要计算函数调用的时间。2) 不同level的要写在一起,不易读。 我们再接着改进: import inspect def advance_logger(loglevel): def get_line_number(): return inspect.currentframe().f_back.f_back.f_lineno def _basic_log(fn, result, *args, **kwargs): print "function = " + fn.__name__, print " arguments = {0} {1}".format(args, kwargs) print " return = {0}".format(result) def info_log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): result = fn(*args, **kwargs) _basic_log(fn, result, args, kwargs) return wrapper def debug_log_decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): ts = time.time() result = fn(*args, **kwargs) te = time.time() _basic_log(fn, result, args, kwargs) print " time = %.6f sec" % (te-ts) print " called_from_line : " + str(get_line_number()) return wrapper if loglevel is "debug": return debug_log_decorator else: return info_log_decorator 你可以看到两点,1)我们分了两个log level,一个是info的,一个是debug的,然后我们在外尾根据不同的参数返回不同的decorator。2)我们把info和debug中的相同的代码抽到了一个叫_basic_log的函数里,DRY原则。 一个MySQL的Decorator 下面这个decorator是我在工作中用到的代码,我简化了一下,把DB连接池的代码去掉了,这样能简单点,方便阅读。 import umysqlfrom functools import wraps class Configuraion: def __init__(self, env): if env == "Prod": self.host = "coolshell.cn" self.port = 3306 self.db = "coolshell" self.user = "coolshell" self.passwd = "fuckgfw" elif env == "Test": self.host = 'localhost' self.port = 3300 self.user = 'coolshell' self.db = 'coolshell' self.passwd = 'fuckgfw' def mysql(sql): _conf = Configuraion(env="Prod") def on_sql_error(err): print err sys.exit(-1) def handle_sql_result(rs): if rs.rows > 0: fieldnames = [f[0] for f in rs.fields] return [dict(zip(fieldnames, r)) for r in rs.rows] else: return [] def decorator(fn): @wraps(fn) def wrapper(*args, **kwargs): mysqlconn = umysql.Connection() mysqlconn.settimeout(5) mysqlconn.connect(_conf.host, _conf.port, _conf.user, _conf.passwd, _conf.db, True, 'utf8') try: rs = mysqlconn.query(sql, {}) except umysql.Error as e: on_sql_error(e) data = handle_sql_result(rs) kwargs["data"] = data result = fn(*args, **kwargs) mysqlconn.close() return result return wrapper return decorator @mysql(sql = "select * from coolshell" )def get_coolshell(data): ... ... ... .. 线程异步 下面量个非常简单的异步执行的decorator,注意,异步处理并不简单,下面只是一个示例。 from threading import Threadfrom functools import wraps def async(func): @wraps(func) def async_func(*args, **kwargs): func_hl = Thread(target = func, args = args, kwargs = kwargs) func_hl.start() return func_hl return async_func if name == '__main__': from time import sleep @async def print_somedata(): print 'starting print_somedata' sleep(2) print 'print_somedata: 2 sec passed' sleep(2) print 'print_somedata: 2 sec passed' sleep(2) print 'finished print_somedata' def main(): print_somedata() print 'back in main' print_somedata() print 'back in main' main() 其它 关于更多的示例,你可以参看: Python Decorator Library来源:网络

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