python 装饰器mcp

### Python 装饰器中 MCP 的用法与实现 在 Python 中，装饰器是一种用于修改函数或方法行为的强大工具。MCP（Multiple Context Processor 或 Memory Control Protocol 等缩写形式）通常指代特定协议或者上下文处理器的概念，在不同的场景下可能有不同的含义。 如果讨论的是 **Memory Control Protocol (MCP)** 并将其应用于装饰器，则可以通过以下方式来理解其设计和实现： #### 1. 使用装饰器管理内存控制逻辑 假设我们需要通过装饰器监控某个函数的执行时间并记录到日志文件中，同时还需要检测该函数是否消耗过多内存资源。这种情况下可以定义如下装饰器[^2]: ```python import time import psutil from functools import wraps def mcp_memory_monitor(max_mem_mb=50): """ 定义一个基于 MCP 的装饰器，用来监测目标函数运行期间占用的最大内存。 如果超过指定阈值则抛出警告。 :param max_mem_mb: 允许使用的最大内存（单位 MB） """ def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): process = psutil.Process() start_mem = process.memory_info().rss / (1024 * 1024) # 初始内存使用量(MB) start_time = time.time() # 记录起始时间 result = func(*args, **kwargs) # 执行被装饰的函数 elapsed_time = time.time() - start_time # 获取总耗时 end_mem = process.memory_info().rss / (1024 * 1024) # 结束时内存使用量(MB) mem_usage = end_mem - start_mem if mem_usage > max_mem_mb: print(f"[WARNING] Function {func.__name__} used too much memory: {mem_usage:.2f}MB") print(f"Function {func.__name__} executed in {elapsed_time:.4f}s with {mem_usage:.2f}MB of memory.") return result return wrapper return decorator ``` 上述代码片段展示了如何创建一个名为 `mcp_memory_monitor` 的装饰器，它能够动态跟踪任何函数在其生命周期内的内存变化情况，并设置允许范围之外触发警报机制[^3]。 #### 2. 实际应用案例分析 考虑这样一个例子：我们有一个计算密集型算法需要频繁调用多次；为了优化性能以及防止意外崩溃，我们可以利用上面提到过的 `@mcp_memory_monitor` 来保护这些操作过程中的安全性: ```python @mcp_memory_monitor(max_mem_mb=80) def heavy_computation(data_set_size): """模拟一次高负载运算""" data = [] for i in range(int(1e7)): data.append(i % data_set_size) sum_result = sum(data[:data_set_size]) del data[:] # 清理临时变量释放空间 return f"Heavy computation completed on dataset size={data_set_size}, Sum={sum_result}" print(heavy_computation(1_000)) ``` 在这个实例里，当数据集规模较大时可能会超出预设好的内存限额从而引发告诫消息打印出来提醒开发者注意潜在风险[^4]。 --- ### 总结说明 以上介绍了关于 Python Decorator 和 MCP 相关概念的应用实践方案之一——即构建自定义化的内存监视类装饰器。这种方法不仅有助于提升程序健壮性和可维护性，还能够在必要时候提供额外的安全保障措施[^5]。