Python 手写代码面试题, 写一个 Python 记录函数执行时间的装饰器

QA

Step 1

Q:: 写一个 Python 记录函数执行时间的装饰器

A::

 
import time
 
def timing_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        elapsed_time = end_time - start_time
        print(f"Function {func.__name__} took {elapsed_time:.4f} seconds to execute.")
        return result
    return wrapper
 
@timing_decorator
def example_function():
    time.sleep(2)
    print("Function executed")
 
example_function()

Step 2

Q:: 为什么需要使用装饰器来记录函数执行时间?

A:: 装饰器可以在不修改函数本身的情况下增强函数的功能。这使得代码更加简洁和模块化，便于维护和扩展。在性能调优过程中，了解函数的执行时间有助于识别性能瓶颈。

Step 3

Q:: 如何修改装饰器来记录多次调用的平均执行时间?

A::

 
import time
from functools import wraps
 
class TimingDecorator:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.total_time = 0
        self.call_count = 0
 
    def __call__(self, *args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = self.func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        elapsed_time = end_time - start_time
        self.total_time += elapsed_time
        self.call_count += 1
        average_time = self.total_time / self.call_count
        print(f"Function {self.func.__name__} took {elapsed_time:.4f} seconds to execute (average {average_time:.4f} seconds over {self.call_count} calls).")
        return result
 
@TimingDecorator
def example_function():
    time.sleep(1)
    print("Function executed")
 
example_function()
example_function()

Step 4

Q:: 装饰器可以应用在哪些场景中?

A:: 装饰器可以应用于日志记录、权限验证、性能分析、缓存、事务处理等场景，提升代码的可读性和复用性。

用途

面试中考察装饰器和性能分析的内容是为了了解候选人对Python高级特性的掌握情况，特别是在代码优化和性能调优方面的能力。在实际生产环境中，记录函数执行时间的需求非常常见，特别是在需要优化代码性能或者监控系统性能时。\n

相关问题

🦆

请解释一下 Python 中的装饰器是什么,以及它们是如何工作的?▷

装饰器是Python中的一种高级函数，用于在不改变函数定义的情况下扩展函数的功能。它们通过将一个函数传递给另一个函数来工作，返回一个包装函数。

🦆

Python 中的装饰器是如何实现函数参数传递的?▷

装饰器通过 *args 和 **kwargs 参数来实现函数参数的传递，这允许装饰器处理任何数量和类型的参数。

🦆

装饰器如何用于类方法?请举例说明.▷

 
class MyClass:
    @timing_decorator
    def method(self):
        time.sleep(1)
        print("Method executed")
 
obj = MyClass()
obj.method()

🦆

如何编写一个装饰器来缓存函数的结果,以提升性能?▷

 
from functools import lru_cache
 
@lru_cache(maxsize=None)
def expensive_function(param):
    # 复杂的计算过程
    return result

🦆

什么是functools.wraps,为什么要在装饰器中使用它?▷

functools.wraps 是一个装饰器，用于保留被装饰函数的元数据（如名称和文档字符串），这对于调试和文档生成非常有用。

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