Python装饰器与线程结合如何提高接口访问效率

这篇文章主要介绍了Python装饰器与线程结合如何提高接口访问效率，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

回顾装饰器的基本用法

装饰器的本质是闭包，是python的一种语法糖

def outer(fun):    def inner(*args,**kwargs):        return fun(*args,**kwargs)    return inner# 使用装饰器装饰一下两个函数@outerdef num1():    print('a')@outerdef num2():    print('b')if __name__ == '__main__':    print(num1.__name__)    print(num2.__name__)以上代码输出结果：innerinner装饰器的特性:使用自定义的装饰器会改变被装饰函数的函数名，一般装饰器器是不用考虑这一点的，但是如果多个函数被两个装饰器装饰就会报错，因为函数名一样

解决办法：引入 functools.wraps

import functoolsdef outer(fun):    @functools.wraps(fun)    def inner(*args,**kwargs):        return fun(*args,**kwargs)    return inner

以上代码输出结果：
num1
num2

实际业务中的应用

定义多线程的装饰器

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该装饰器
因为正常来说线程的执行效率要比进程快

可以用装饰器测试并统计函数运行时间

import timedef 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

这个装饰器有感兴趣的朋友可以保存起来，以后测接口性能可以直接拿过来用！

from time import sleepfrom time import timeimport timefrom threading import Thread#这是统计时间的装饰器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#这是创建线程的装饰器,感兴趣的可以保存一下，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_calldef hello():    print('start')    sleep(2)    print('end')    returnif __name__ == "__main__":    hello()

不创建线程的运行时间是：2s多
使用线程装饰器的时间：0.0003s

可以在引入functools.wraps，防止装饰多个函数的时候，函数名被改变

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的"Python装饰器与线程结合如何提高接口访问效率"这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持，关注行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!