一日一技:在 Python 中实现延迟调用

摄影: 产品经理

产品经理的生日餐

熟悉 Golang 的同学都知道,Golang 里面有一个关键词叫做 defer ,它可以实现延迟调用。

实际上在 Python 里面也有相关的语法,那就是 contextlib.ExitStack

我们来看这样一个场景:

我有一个函数 parse ,它的作用是从 Redis 中持续读入数据,并写入到MongoDB 中。示例代码如下:

import json
import redis
import pymongo

client = redis.Redis()
handler = pymongo.MongoClient().test.data

def parse():
    data = client.lpop('test')
    if not data:
        return
    handler.insert_one(json.loads(data))

但现在我想增加一个需求,当Redis 读取结束或者读取数据报错的时候,能把当前的时间也写入到MongoDB 中。

那么代码可能变成下面这样:

import json
import redis
import datetime
import pymongo

client = redis.Redis()
handler = pymongo.MongoClient().test.data

def parse():
    while True:
        try:
            data = client.lpop('test')
            if not data:
                handler.insert_one({'finished': True, 'ts': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')})
                return
            handler.insert_one(json.loads(data))
        except Exception:
            handler.insert_one({'finished': True, 'ts': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'})

可以看到,代码变得很难看了。

现在,我们可以使用延迟调用来让代码变得更好看。

要实现这个目的,就可以开始使用 ExitStack 了。它可以注册多个回调函数,在退出上下文缩进时执行。

我们先来看一个简单的例子:

import contextlib

def callback_1():
    print('我是第一个回调函数')

def callback_2(x):
    print(f'我是第二个回调函数,传入参数:{x}')


with contextlib.ExitStack() as stack:
    stack.callback(callback_1)
    stack.callback(callback_2, 100)
    print(12345)
    print('xxxx')
print('退出缩进')

运行效果如下图所示:

可以看出以下特点:

  1. 被添加的回调函数进入了一个栈,所以后添加的回调函数先调用

  2. 回调函数会在结束缩进的时候被调用

现在我们来人工构造一个异常:

可以看到,即使缩进里面出现了报错,回调函数仍然可以正常运行。等所有回调函数运行完成以后,Python 才会退出。

基于以上特点,我们就可以来重构最开始的代码了:

import json
import redis
import datetime
import pymongo
import contextlib

client = redis.Redis()
handler = pymongo.MongoClient().test.data

def add_ts():
    handler.insert_one({'finished': True, 'ts': datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')})

def parse():
    with contextlib.ExitStack() as stack:
        stack.callback(add_ts)
        while True:
            data = client.lpop('test')
            if not data:
                return
            handler.insert_one(json.loads(data))

无论是正常运行结束还是运行过程中报错, add_ts 函数都会正常运行,确保始终增加一条日期数据。

Python数据分析与人工智能

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