Python实现调用历史记录功能
时间:2026-01-23 22:48:47 200浏览 收藏
一分耕耘,一分收获!既然打开了这篇文章《Python实现最近N次调用历史函数》,就坚持看下去吧!文中内容包含等等知识点...希望你能在阅读本文后,能真真实实学到知识或者帮你解决心中的疑惑,也欢迎大佬或者新人朋友们多留言评论,多给建议!谢谢!
使用装饰器+deque实现支持最近N次调用历史的函数,自动记录参数、返回值/异常、时间戳及耗时,并通过函数属性history暴露历史队列,支持清空、筛选和格式化输出。

用 Python 实现一个支持“最近 N 次调用历史”的函数,核心是记录每次调用的参数、返回值(或异常)、时间戳,并自动维护固定长度的历史队列。推荐使用 collections.deque 实现 O(1) 的进出操作,再配合装饰器封装,简洁又实用。
用装饰器 + deque 自动记录调用历史
这是最常用、最灵活的方式:定义一个装饰器,在被装饰函数每次执行后,把关键信息存入双端队列,并限制最大长度。
- 使用
deque(maxlen=N)天然支持“只保留最近 N 条”,超出时自动丢弃最老的一条 - 每条记录建议包含:
args、kwargs、return_value或error、timestamp - 通过函数属性(如
func.history)暴露历史列表,方便查询
示例代码:
from collections import deque
from datetime import datetime
from functools import wraps
<p>def track_history(max_calls=10):
def decorator(func):</p><h1>初始化带 maxlen 的 deque</h1><pre class="brush:php;toolbar:false"><code> func.history = deque(maxlen=max_calls)
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = datetime.now()
try:
result = func(*args, **kwargs)
record = {
'args': args,
'kwargs': kwargs,
'return_value': result,
'error': None,
'timestamp': start_time,
'duration_ms': (datetime.now() - start_time).total_seconds() * 1000,
}
func.history.append(record)
return result
except Exception as e:
record = {
'args': args,
'kwargs': kwargs,
'return_value': None,
'error': repr(e),
'timestamp': start_time,
'duration_ms': (datetime.now() - start_time).total_seconds() * 1000,
}
func.history.append(record)
raise e
return wrapper
return decorator</code>使用示例
@track_history(max_calls=3) def add(a, b): return a + b
add(1, 2) # 历史:[(1,2) → 3] add(3, 4) # 历史:[prev, (3,4) → 7] add(5, 6) # 历史:[prev, prev, (5,6) → 11] add(7, 8) # 最老的一条被自动挤出,只剩最后 3 次
print(len(add.history)) # 3 print([h['return_value'] for h in add.history]) # [7, 11, 15]
按需扩展:支持清空、过滤和格式化输出
实际使用中常需要查错、统计或调试,可在装饰器中补充方法:
- 添加
func.clear_history()方法(绑定到函数对象上) - 提供
func.get_history(filter_success=True)按结果类型筛选 - 增加
func.show_history(limit=5)打印可读摘要(含时间、耗时、简略参数)
替代方案:类封装 + 可调用实例
如果希望更显式地控制生命周期(比如多个函数共享同一历史池,或需序列化),可用类实现:
- 定义
CallHistory类,内部用deque存储 - 提供
.record()、.recent(n)、.to_list()等接口 - 让目标函数成为该类的实例方法,或用
__call__支持直接调用
注意事项
这类机制适合调试、审计、重试逻辑或简单监控,但不适用于高频调用场景(如每毫秒调用多次),因为记录本身有开销;也不建议在生产环境长期开启,除非明确需要。
若需持久化或跨进程共享历史,应改用日志系统(如 logging + JSON handler)或外部存储(Redis 列表)。
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《Python实现调用历史记录功能》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!
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