Python装饰器&流处理技术

日报

发布日期: 2023-03-18

更新日期: 2023-03-19

文章字数: 1.9k

阅读时长: 6 分

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Python装饰器

解释概念

Python中的装饰器是一种用于修改或扩展函数或类的行为的语法结构。装饰器通常是一个函数或类，它接受一个函数或类作为参数，并返回一个新的函数或类。

装饰器可以用于许多不同的目的，例如：

添加日志记录或调试信息，以便跟踪函数的执行过程和结果。
对函数或类的参数进行验证或修改，以确保它们符合特定的规则或格式。
对函数或类进行缓存或记忆化，以避免重复计算或提高性能。
添加身份验证或授权逻辑，以确保只有授权用户才能调用函数或类。
实现面向切面编程（AOP），以分离横切关注点（如日志记录、性能统计等）和业务逻辑。
Python中的装饰器使用@语法来应用，例如：
```
@decorator
def my_function():
 # do something
```
这将把my_function函数传递给decorator装饰器函数，并将其替换为新的函数，该函数包装了原始函数并修改了其行为。

关于装饰器全局变量的使用（接口）

装饰器本质上是一个函数，因此它可以访问任何全局变量。
当在装饰器中使用全局变量时，需要注意以下几点：

在装饰器中声明全局变量需要使用global关键字。
在装饰器中使用全局变量，需要确保该变量已经被定义和初始化，否则会引发NameError异常。
全局变量可能会被多个线程或进程访问，因此需要考虑并发安全问题。
在装饰器中使用全局变量可能会导致代码的可读性和可维护性降低，因此应尽可能避免使用全局变量。
以下是一个简单的例子，演示如何在装饰器中使用全局变量：
```
count = 0
def counter(func):
 def wrapper(*args, **kwargs):
     global count
     count += 1
     print(f"Function &#123;func.__name__&#125; was called &#123;count&#125; times.")
     return func(*args, **kwargs)
 return wrapper
@counter
def foo():
 print("Hello, world!")
foo() # Function foo was called 1 times.
foo() # Function foo was called 2 times.
```
在上面的例子中，我们定义了一个全局变量count，并在装饰器counter中使用了它。
装饰器counter用于统计函数被调用的次数，每次调用时count加1，并输出调用次数。
函数foo被装饰后，每次调用都会输出调用次数。

除了在装饰器函数内部使用 global 关键字，还可以在装饰器函数外部使用 global 关键字来声明全局变量，并在装饰器内部访问和修改该变量的值：

count = 0

def count_calls(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        global count
        count += 1
        print(f"Function &#123;func.__name__&#125; has been called &#123;count&#125; times")
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@count_calls
def my_function():
    global count
    if count % 2 == 0:
        print("Hello World!")
    else:
        print("Hi there!")

my_function()
my_function()
my_function()

在这个例子中，我们声明了全局变量 count，并在装饰器内部和外部使用了 global 关键字。
在 my_function 函数内部，我们检查 count 的值是否为偶数，并打印不同的消息。
由于装饰器在每次调用 my_function 函数时都会增加 count 的值，因此 my_function 函数每次都会打印不同的消息。

需要注意的是，在使用全局变量时要小心，因为全局变量可能会在代码中的任何地方进行修改，这可能会导致出现意外的行为。
因此，最好将全局变量用于只读目的，或者在使用时采用适当的同步机制来避免竞争条件。
当然，除了 global 关键字之外，还可以使用其他的方式来在装饰器中引用外部变量。以下是一些常用的方法：

使用闭包：在装饰器函数内部定义一个内部函数，并在内部函数中引用外部变量
（由于内部函数可以访问外部函数的变量）
使用类：将装饰器实现为一个类，并在类中引用外部变量
（由于类实例可以存储变量状态）

无论是使用 global 关键字、闭包还是类，都可以在装饰器中引用外部变量。
除了上面所提到的方法，还可以将变量作为参数传递给装饰器。
这种方式通常适用于装饰器函数需要访问某些变量，但不希望将这些变量声明为全局变量的情况。

通过将变量作为参数传递给装饰器，我们可以更灵活地控制装饰器的行为，但同时也会增加代码的复杂度。因此，在选择使用这种方式时，需要权衡利弊，并根据具体的情况选择最适合的实现方式。

除了在装饰器中使用 global 关键字、闭包、类或参数等方式引用外部变量之外，还可以使用 functools 模块中的 wraps 装饰器来保留被装饰函数的元信息。
具体来说，wraps 装饰器可以用来保留被装饰函数的名称、文档字符串、参数签名等元信息，从而使得被装饰函数更加易于调试和理解。

流处理技术

概念解析

流处理技术是一种处理数据的方式，它是指持续接收和处理流式数据的方式。
与批处理不同，流处理将数据视为连续的数据流，而不是离散的数据集合。

应用领域

流处理技术的主要用途是实时分析和处理数据。
通过流处理技术，可以快速处理大量的实时数据，并从中提取有价值的信息。
流处理技术通常使用流处理引擎来实现，流处理引擎通常提供一系列的API和工具。
用于处理数据流、实时处理和聚合数据、分析数据和发送数据到其他系统。
流处理引擎还可以与其他系统和工具集成，例如数据库、数据仓库、消息队列等。

使用方法

在使用流处理技术时，需要考虑以下几个方面：
（1）数据来源和输入方式：从不同的数据源中读取实时数据流。
（2）流处理引擎的选择：根据具体的业务需求和系统架构选择适合的流处理引擎。
(Apache Flink、Apache Kafka Streams、Apache Spark Streaming等)
（3）数据处理逻辑：定义数据处理逻辑。
（4）数据输出方式：传输和存储处理后的数据。

简单的示例

下面是个使用Flask和cv2框架编写的一个用于播放视频的Python流处理脚本

from flask import Flask, Response
import cv2

app = Flask(__name__)

camera = cv2.VideoCapture("1.mp4")


def generate_frames():
    while True:
        success, frame = camera.read()
        if success:
            ret, buffer = cv2.imencode('.jpg', frame)
            frame = buffer.tobytes()
            yield (b'--frame\r\nContent-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + buffer.tobytes() + b'\r\n')
        else:
            break
@app.route('/')
def video_feed():
    return Response(generate_frames(),mimetype='multipart/x-mixed-replace;boundary=frame')
if __name__ == '__main__':
    app.run()