通俗理解@functools.wraps()

功能

Python装饰器(decorator)在实现的时候,被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了(函数名等函数属性会发生改变),为了不影响,Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorator来消除这样的副作用。写一个decorator的时候,最好在实现之前加上functools的wrap,它能保留原有函数的名称和函数属性

不加wraps

def my_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')

print(example.__name__, example.__doc__)

运行结果

wrapper decorator

加上wraps

import functools


def my_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        '''decorator'''
        print('Calling decorated function...')
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@my_decorator
def example():
    """Docstring"""
    print('Called example function')

print(example.__name__, example.__doc__)

运行结果

example Docstring
<think>嗯,用户问的是Python程序卡死没反应的情况。这个问题我得仔细想想可能的原因和解决办法。首先,我应该回忆一下常见的导致Python程序无响应的原因。常见的有死循环、阻塞I/O操作、资源竞争导致的死锁,或者计算量过大导致CPU满载。 然后,我需要分步骤来解释可能的原因和对应的解决方法。比如,用户可能在代码里不小心写了一个无限循环,或者在进行网络请求、文件读写时没有正确处理超时,导致程序一直等待。还有多线程或多进程编程时,如果没有正确管理锁,可能会死锁,程序卡住。另外,如果处理的数据量太大,或者算法效率低,也可能让程序长时间运行,看起来像卡死。 接下来,我应该提供一些排查方法。比如使用Ctrl+C尝试中断程序,检查是否有输出或日志。如果是在命令行运行,可能看到错误信息。如果程序完全无响应,可能需要用任务管理器或活动监视器强制结束进程。另外,调试工具比如打印语句、断点调试,或者用cProfile分析性能瓶颈,都是常用的方法。对于多线程问题,可能需要检查锁的使用情况,或者用threading模块的工具检测死锁。 预防措施方面,建议用户编写代码时加入超时机制,使用异步编程避免阻塞,优化算法复杂度,合理管理资源,比如用with语句自动释放文件或锁。还有进行压力测试,提前发现性能问题。 最后,给出一个示例分析,比如一个包含死循环的代码,然后演示如何用KeyboardInterrupt捕获中断,或者添加退出条件。这样用户能更直观地理解问题和解决办法。 要确保回答结构清晰,步骤明确,语言通俗易懂,避免使用太专业的术语,让不同水平的用户都能理解。同时,提醒用户检查代码逻辑,使用工具辅助调试,预防类似问题发生。</think>当Python程序出现卡死、无响应的情况时,通常由以下原因和解决方案构成: --- ### 一、常见原因分析 1. **无限循环** - 代码中存在未设置退出条件的`while`循环 - 递归函数未设置终止条件 - 示例: ```python while True: # 无退出条件的死循环 x = 1 + 1 ``` 2. **阻塞型I/O操作** - 网络请求未设置超时(如`requests.get()`) - 文件读写阻塞(如未关闭的文件句柄) - 数据库长查询未释放连接 3. **资源竞争与死锁** - 多线程/多进程编程中锁未正确释放 - 共享资源访问冲突 - 示例: ```python import threading lock = threading.Lock() def func(): lock.acquire() # 获取锁后未释放 # ...代码... ``` 4. **计算密集型任务** - 复杂数学运算(如大规模矩阵计算) - 低效算法导致时间复杂度爆炸(如未优化的嵌套循环) --- ### 二、排查与解决方法 #### 第一步:尝试中断程序 - 在终端按`Ctrl+C`发送`KeyboardInterrupt` - 如果无效,使用任务管理器(Windows)或`kill -9 PID`(Linux/macOS)强制终止 #### 第二步:定位问题位置 1. **添加调试输出** ```python print("执行到步骤A") # 在关键节点添加输出定位卡死位置 ``` 2. **使用日志模块记录** ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) ``` 3. **分模块隔离测试** - 通过注释代码块逐步缩小问题范围 #### 第三步:针对性解决方案 1. **处理无限循环** - 添加明确的退出条件 ```python timeout = 10 # 设置超时机制 start_time = time.time() while time.time() - start_time < timeout: # 正常操作 ``` 2. **优化I/O操作** - 为网络请求添加超时参数 ```python import requests response = requests.get(url, timeout=5) # 5秒超时 ``` 3. **解决资源竞争** - 使用`with`语句自动释放锁 ```python with lock: # 上下文管理器自动释放 # 临界区代码 ``` 4. **提升计算效率** - 使用NumPy加速数值计算 - 改用生成器替代列表处理大数据 ```python # 低效写法 sum([i**2 for i in range(10**6)]) # 高效写法 sum(i**2 for i in range(10**6)) # 生成器表达式 ``` --- ### 三、高级调试工具 1. **性能分析** ```bash python -m cProfile -s time your_script.py ``` 2. **线程状态检查** ```python import threading print(threading.enumerate()) # 查看所有线程状态 ``` 3. **内存诊断** ```bash pip install memory_profiler python -m memory_profiler your_script.py ``` --- ### 四、预防措施 1. 代码审查时特别注意循环和递归的终止条件 2. 对耗时操作添加进度提示 ```python from tqdm import tqdm for i in tqdm(range(1000000)): # 处理逻辑 ``` 3. 使用异步编程框架(如`asyncio`)处理I/O密集型任务 4. 重要操作添加超时包装器 ```python from functools import wraps import errno import os import signal class TimeoutError(Exception): pass def timeout(seconds=10): def decorator(func): def _handle_timeout(signum, frame): raise TimeoutError() @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): signal.signal(signal.SIGALRM, _handle_timeout) signal.alarm(seconds) try: result = func(*args, **kwargs) finally: signal.alarm(0) return result return wrapper return decorator ``` --- ### 五、典型示例分析 **现象**:数据处理脚本运行到中途卡死 1. 检查是否加载了过大的数据集到内存 2. 使用生成器逐行读取文件: ```python def read_large_file(file_path): with open(file_path, "r") as f: for line in f: yield line.strip() ``` 3. 检查第三方库版本(如pandas/numpy的版本兼容性) 通过系统性排查和预防措施,可以有效解决Python程序无响应问题。如仍无法解决,建议提供最小可复现代码片段以便进一步分析。
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