python限制函数设置,python如何限制数字范围

python中怎么设定函数形参的类型

#Python 2.5

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#这个可以用修饰器来完成

#但是一般不会限制参数类型

#给你个思路:

def argfilter(*types):

def deco(func):

#这是修饰器

def newfunc(*args):

#新的函数

if len(types)==len(args):

correct = True

for i in range(len(args)):

if not isinstance(args[i], types[i]):

#判断类型

correct = False

if correct:

return func(*args)

#返回原函数值

else:

raise TypeError

else:

raise TypeError

return newfunc

#由修饰器返回新的函数

return deco

#返回作为修饰器的函数

@argfilter(int, str)

#指定参数类型

def func(i, s):

#定义被修饰的函数

print i, s

#之后你想限制类型的话, 就这样:

#@argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)

#def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数):

#

...

#

#相当于:

#def yourfunc(第一个参数, 第一个参数, ..., 第N个参数):

#

...

#yourfunc = argfilter(第一个参数的类名, 第二个参数的类名, ..., 第N个参数的类名)(yourfunc)

python中如何限制输入次数

python 限制函数调用次数的实例讲解

发布时间：2018-04-21 09:58:18 作者：随便起个名字啊

下面小编就为大家分享一篇python 限制函数调用次数的实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

如下代码，限制某个函数在某个时间段的调用次数，

灵感来源：python装饰器-限制函数调用次数的方法(10s调用一次) 欢迎访问

原博客中指定的是缓存，我这里换成限制访问次数，异曲同工

#newtest.py

#!/usr/bin/env python

#-*- coding:utf-8 -*-

import time

def stat_called_time(func):

cache={}

limit_times=[10]

def _called_time(*args,**kwargs):

key=func.__name__

if key in cache.keys():

[call_times,updatetime]=cache[key]

if time.time()-updatetime 60:

cache[key][0]+=1

else:

cache[key]=[1,time.time()]

else:

call_times=1

cache[key]=[call_times,time.time()]

print('调用次数: %s' % cache[key][0])

print('限制次数: %s' % limit_times[0])

if cache[key][0] = limit_times[0]:

res=func(*args,**kwargs)

cache[key][1] = time.time()

return res

else:

print("超过调用次数了")

return None

return _called_time

@stat_called_time

def foo():

print("I'm foo")

if __name__=='__main__':

for i in range(10):

foo()

#test.py

from newtest import foo

import time

for i in range(30):

foo()

print('*'*20)

foo()

foo()

print('*'*20)

for i in range(60):

print(i)

time.sleep(1)

for i in range(11):

foo()

Python 中如何修改禁止函数修改列表

有的时候, 我们希望会保留列表中的数据作为备份,又不希望函数中不修改列表的值,该怎么做?python中提供了一种方法,将列表的副本传递给

函数,这样函数修改的只是列表的副本, 不会修改原列表的内容,可以按照下面这样做:

function_name(list_name[:])

切片表示法[:]创建列表副本.

如下面程序: 我们可以 给print_models 方法传递 unprinted_designs[:],这样原列表 unprinted_designs值的就不会被修改

def print_models(unprinted_designs ,completed_models):

"""

模拟打印每个设计,直到没有未打印的设计为止

打印每个设计后,都将其移到列表completed_models中

"""

while unprinted_designs:

    current_design = unprinted_designs.pop()

    #模拟根据设计制作3D打印模型的过程

    print("Printing model:"+current_design)

    completed_models.append(current_design)

def show_completed_models(completed_models):

"""显示打印的所有模型"""

print("\n The following mdels have been printed:")

for completed_model in completed_models:

    print(completed_model)

unprinted_designs =['iphone case','robot pendant','dodecahedron']

completed_models = []

print_models(unprinted_designs , completed_models)

show_completed_models(completed_models)

python 递归限制

python不能无限的递归调用下去。并且当输入的值太大，递归次数太多时，python 都会报错

首先说结论，python解释器这么会限制递归次数，这么做为了避免"无限"调用导致的堆栈溢出。

tail recursion 就是指在程序最后一步执行递归。这种函数称为 tail recursion function。举个例子：

这个函数就是普通的递归函数，它在递归之后又进行了 乘 的操作。 这种普通递归，每一次递归调用都会重新推入一个调用堆栈。

把上述调用改成 tail recursion function

tail recursion 的好处是每一次都计算完，将结果传递给下一次调用，然后本次调用任务就结束了，不会参与到下一次的递归调用。这种情况下，只重复用到了一个堆栈。因此可以优化结构。就算是多次循环，也不会出现栈溢出的情况。这就是 tail recursion optimization 。

c和c++都有这种优化， python没有，所以限制了调用次数，就是为了防止无限递归造成的栈溢出。

如果递归次数过多，导致了开头的报错，可以使用 sys 包手动设置recursion的limit

手动放大 recursionlimit 限制：

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