Python进阶3---python类型注解、functools

函数定义的弊端

函数注解Function Annotations

业务应用

inspect模块

#示例
import inspect
def add(x,y:int,*args,**kwargs) -> int:
    return x+y

sig = inspect.signature(add)
print('sig:',sig)
print('params :',sig.parameters)#Ordereddict
print('return :',sig.return_annotation)
print(sig.parameters['x'])
print(sig.parameters['y'])
print(sig.parameters['y'].annotation)
print(sig.parameters['args'])
print(sig.parameters['args'].annotation)
print(sig.parameters['kwargs'])
print(sig.parameters['kwargs'].annotation)
print(sig.parameters['kwargs'].empty)
print(sig.parameters['kwargs'].kind)
'''
sig: (x, y:int, *args, **kwargs) -> int
params : OrderedDict([('x', <Parameter "x">), ('y', <Parameter "y:int">), ('args', <Parameter "*args">), ('kwargs', <Parameter "**kwargs">)])
return : <class 'int'>
x
y:int
<class 'int'>
*args
<class 'inspect._empty'>
**kwargs
<class 'inspect._empty'>
<class 'inspect._empty'>
VAR_KEYWORD
'''

业务应用

functools模块进阶

#源码 _make_key _HashSeq
def _make_key(args, kwds, typed,
             kwd_mark = (object(),),
             fasttypes = {int, str, frozenset, type(None)},
             tuple=tuple, type=type, len=len):

    key = args
    if kwds:
        key += kwd_mark
        for item in kwds.items():
            key += item
    if typed:
        key += tuple(type(v) for v in args)
        if kwds:
            key += tuple(type(v) for v in kwds.values())
    elif len(key) == 1 and type(key[0]) in fasttypes:
        return key[0]
    return _HashedSeq(key)

class _HashedSeq(list):
    __slots__ = 'hashvalue'

    def __init__(self, tup, hash=hash):
        self[:] = tup
        self.hashvalue = hash(tup)

    def __hash__(self):
        return self.hashvalue

#利用缓存可以大大提高效率，类似于用空间换取时间！注意缓存与缓冲的区别！
import functools
@functools.lru_cache()
def fib(n):
    if n<2:
        return n
    else:return fib(n-1)+fib(n-2)

print(fib(100))

装饰器练习*****

#第一题
#装饰器的应用
#实现一个cache装饰器，实现可过期的被清除的功能
'''
简化设计，函数的形参定义不包括可变位置参数、可变关键词参数和keyword-only参数
可以不考虑缓存满了之后的换出问题。

数据类型的选择：
缓存的应用场景，是有数据需要频繁查询，且每次查询都需要大量计算或等待时间之后才能返回结果的情况，
使用缓存来提高查询速度，用空间换取时间。

cache应该选用什么数据结构？
便于查询的，且能快速找到的数据结构。每次查询的时候，只要输入一致，就应该得到同样的结果(顺序也一致，例如减法函数，参数顺序不一致，结果不一样)
基于上面的分析，此数据结构应该是字典。通过一个key，对应一个value。
key是参数列表组成的结构，value是函数返回值。难点在于key如何处理！

key的存储
key必须是hash类，key能接受位置参数和关键字参数传参，位置参数是被收集在一个tuple中的，本身就有序
关键字参数被收集在一个字典中，本身无序，这会带来一个问题，传参的顺序未必是字典中保存的顺序。如何解决？
OrderedDict行吗？可以，它可以记录顺序。
不用OrderedDict行吗？可以，用一个tuple保存排过序的字典的item的kv对。

key的异同
什么才算是相同的key呢？定义一个加法函数，那么传参方式就应该有以下4种：
1.add(4,5)
2.add(4,y=5)
3.add(x=4,y=5)
4.add(y=5,x=4)
上面4种，可以有下面两种理解：
第一种: 3和4相同，1,2和3都不同。
第二种: 1、2、3、4全部相同。
lru_cache实现了第一种，可以看出单独的处理了位置参数和关键字参数。
但是函数定义为def add(4,y=5),使用了默认值，如何理解add(4,5)和add(4)是否一样呢？
如果认为一样，那么lru_cache无能为力，就需要使用inspect来自己实现算法。

key的要求
key必须是hashable，由于key是所有实参组合而成，而且最好要作为key的，key一定要可以hash，但是如果key有不可hash类型数据，就无法完成。
lru_cache就不可以，缓存必须使用key，但是key必须可hash，所以只能适用实参是不可变类型的函数调用。

key算法设计
inspect模块获取函数签名后，取parameters，这是一个有序字典，会保存所有参数的信息。
构建一个字典params_dict，按照位置顺序从args中依次对应参数名和传入的实参，组成kv对，存入params_dict中。
kwargs所有值update到params_dict中。
如果使用了缺省值的参数，不会出现在实参params_dict中，会出现在签名parameters中，缺省值也定义在其中。

调用的方式
普通的函数调用可以，但是过于明显，最好类似lru_cache的方式，让调查者无察觉的使用缓存。
构建装饰器函数

过期功能
一般缓存系统都有过期功能。
过期什么呢？
它是某一个key过期。可以对每一个key单独设置过期时间，也可以对这些key统一设定过期时间。
本次的实现就简单点，统一设置key的过期时间，当key生存超过了这个时间，就自动被清除。
注意：这里并没有考虑多线程等问题。而且这种过期机制，每一次都有遍历所有数据，大量数据的时候，
遍历可能有效率问题。
在下面的装饰器中增加一个参数，需要用到了带参装饰器了。
@mag_cache(5)代表key生存5秒钟后过期。
带参装饰器相当于在原来的装饰器外面再嵌套一层。

清除的时机，何时清除过期key？
1. 用到某个key之前，先判断是否过期，如果过期重新调用函数生成新的key对应value值。
2.一个线程负责清除过期的key，这个后面实现。本次在创建key之前，清除所有过期的key。

value的设计
1.key =>(v,createtimestamp)
适合key过期的时间都是统一的设定
2.key =>(v,createtimestamp,duration)
duration是过期时间，这样每一个key就可以单独控制过期时间。在这种设计中，-1可以表示永不过期，
0可以表示立即过期，正整数表示持续一段时间过期。
这次采用第一种实现！
'''

 #题目：实现一个cache装饰器，实现可过期、可自动清除的功能。

 from functools import wraps
 import time
 import inspect
 import datetime

 def cache(duration):
     def _cache(fn,):
         local_cache = {}
         @wraps(fn)
         def wrapper(*args,**kwargs):
             #local_cache中有没有过期的key
             # for k,(_,ts) in local_cache:
             #     if datetime.datetime.now().timestamp()- ts>5:
             #         local_cache.pop(k)  #不能一边迭代一边删除！
             def clear_expire(cache):
                 expire_key = []
                 for k, (_, ts) in cache.items():
                     if datetime.datetime.now().timestamp() - ts > duration:
                         expire_key.append(k)
                 for k in expire_key:
                     cache.pop(k)
             clear_expire(local_cache)

             def make_key():
                 key_dict = {}
                 sig = inspect.signature(fn)
                 params = sig.parameters  # 返回一个有序字典
                 params_list = list(params.keys())  # 返回参数列表
                 # 位置参数add(5,6,y=8)
                 for i, v in enumerate(args):
                     k = params_list[i]
                     key_dict[k] = v
                 # 关键字参数
                 # print('*kwargs', *kwargs)
                 # for k,v in kwargs.items():
                 #     key_dict[k] = v
                 key_dict.update(kwargs)
                 # 缺省值参数
                 for k in params.keys():
                     if k not in key_dict.keys():
                         key_dict[k] = params[k].default
                 key = tuple(sorted(key_dict.items()))
                 # print('处理后得到的key：',key)
                 # print('处理后得到的local_cache：',local_cache)
                 return key

             key = make_key()

             if key not in local_cache.keys():
                 ret = fn(*args, **kwargs)
                 local_cache[key] = (ret,datetime.datetime.now().timestamp())    #

             return local_cache[key]
         return wrapper
     return _cache

 def logger(fn):
     @wraps(fn)
     def wrapper(*args,**kwargs):
         start = datetime.datetime.now()
         ret = fn(*args,**kwargs)
         delta = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
         print(delta)
         return ret
     return wrapper

 @logger
 @cache(5)
 def add(x,y=5):
     time.sleep(3)
     return x+y

 add(4)
 add(4,5)
 add(x=4,y=5)
 add(4,y=5)
 add(y=5,x=4)

 time.sleep(5)
 print('*'*20)
 add(4)
 add(4,5)
 add(x=4,y=5)
 add(4,y=5)
 add(y=5,x=4)

 #2 题目：写一个命令分发器
 """
 1.程序员可以方便的注册函数到某一个命令，用户输入命令时，路由到注册的函数
 2.如果此命令没有对应的注册函数，执行默认函数
 3.用户输入用input(">>")
 """
 '''分析
 输入命令映射到一个函数，并执行这个函数。应该是cmd_tbl[cmd]=fn的形式，字典正好合适。
 如果输入了某一个cmd命令后，没有找到函数，就要调用缺省的函数执行，这正好是字典缺省参数。
 cmd是字符串

 实现主要功能后会发现代码布局很丑陋，最好是不要将所有的函数和字典都在全局中定义！
 如何改进呢？将reg函数封装成装饰器，并用它来注册函数。

 重复注册的问题
 如果函数使用同一个函数名注册，就等于覆盖了原来的cmd到fn的关系，这样的逻辑也是合理的。
 也可以加一个判断，如果key已经存在，重复注册，抛出异常。看业务需求。

 注销
 有注册就应该有注销
 一般来说注销是要有权限的，但是什么样的人拥有注销的权限。
 '''
 command_dict = {}

 #注册(带参装饰器)
 def dispatch():

     def req(name):
         def wrapper(fn):
             command_dict[name]=fn
         return wrapper

     def defaultfunc():
         print('Unkown command!')

     def dispatchfunc():
         while True:
             userinput = input('>>')
             if userinput.strip() == 'quit':
                 return
             if userinput in command_dict.keys():
                 command_dict.get(userinput,defaultfunc)()
             else:
                 defaultfunc()
     return req,dispatchfunc

 req,dispatchfunc = dispatch()
 #自定义函数
 @req('cy')    # f1=req('cy')(f1)
 def f1():
     print('chengyu')
 @req('py')
 def f2():
     print('python')

 dispatchfunc()

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