Задать вопрос
  • Как инициализировать декоратор в классе, а внутри использовать этот декоратор?

    Vindicar
    @Vindicar
    RTFM!
    Ты хочешь поместить хэндлеры в класс?
    Я в таких случаях делаю немного иначе.
    Делаю свой декоратор, который принимает те же параметры, что и ботовый, но просто сохраняет их в отдельном атрибуте декорируемого метода. Благо методу можно создать новый атрибут через setattr() или простым присваиванием.
    При конструировании экземпляра класса через dir() перечисляю содержимое класса, ищу методы, среди них ищу методы с моим атрибутом (т.е. те, которые были декорированы). Для каждого такого метода получаю bound method (через getattr(self, method_name)) и вызываю оригинальный декоратор на нём с сохранёнными параметрами. Ведь декоратор - это функция, его можно вызывать как функцию.
    Часть, связанную с конструированием, можно спрятать или в родительском абстрактном классе, или в метаклассе, чтобы не повторять для каждого класса с обработчиками.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как запустить выполнение асинхронной функции с определенной частотой выполнения?

    Vindicar
    @Vindicar
    RTFM!
    Храни в asyncio.Queue очередь запросов к API. Отдельная задача пусть выбирает запросы из очереди, отправляет, получает ответ и оповещает о результате. Например, так.
    import asyncio
    import typing
    
    class ThrottledResource:
        def __init__(self, delay: float):
            self._delay = delay
            self._queue = asyncio.Queue()
            self._task = None
        
        def start(self):
            self._task = asyncio.create_task(self._work_loop)
        
        def stop(self):
            self._task.cancel()
            self._task = None
    
        # этот метод вызывается клиентским кодом, получает параметры и возвращает отклик спустя время.
        async def query(self, params):
            future = asyncio.Future()  # Future просигналит, когда наш запрос будет обслужен
            await self._queue.put((future, params))
            result = await future  # корутина спит, пока запрос не обслужат
            return result
    
        async def _work_loop(self):
            while True:
                future, params = await. self._queue.get()  # ждем, пока не придёт запрос
                try:
                    result = await call_api(params)  # тут делаем асинхронное обращение к сервису
                except Exception as err:
                    future.set_exception(err)  # была ошибка - теперь await future выкинет исключение
                else:
                    future.set_result(result)  # полуен результат - await future вернёт его
                self._queue.task_done()  # каждому успешному get() соответствует task_done()
                asyncio.sleep(self._delay)  # можно учесть, сколько времени делался запрос. Но стоит ли?

    Код примерный, но идею передаёт. Использоваться будет как-то так
    api = ThrottledResource(delay=1.0)
    api.start()
    ...
    result = await api.query(params)  # await подождёт, пока не дойдёт очередь до нашего запроса


    Нужно добавить обработку ошибок, корректное завершение работы при наличии задач в очереди, и так далее.
    Технически вместо класса можно было реализовать это всё в виде декоратора над replier(), но это уже на вкус и цвет.
    Ответ написан
    6 комментариев