### 使用装饰器为 QThread 添加运行时间统计功能 在不修改继承自 `QThread` 的类逻辑的情况下，可以使用装饰器为其实例动态添加额外的功能。此场景下的需求是为 `QThread` 实例增加运行时间统计功能，并确保线程能够以安全的方式结束。 #### 1. 装饰器的设计思路 装饰器的主要职责是在不影响原始类结构的基础上扩展其行为。针对当前问题，需要创建一个通用的装饰器，它能够在目标线程启动时记录开始时间，在线程结束时计算总耗时并将结果打印出来或存储起来[^1]。 此外，由于涉及到多线程环境中的计时操作，必须注意保护共享资源以免引发竞争条件等问题的发生。具体来说，可以通过引入局部变量保存每个单独线程的时间戳信息来规避此类风险[^4]。 下面是一个具体的实现例子： ```python import time from functools import wraps from PyQt5.QtCore import QObject, pyqtSignal def track_runtime(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): obj = args[0] if isinstance(args[0], QObject) else None # 获取第一个参数作为QObject对象 class RuntimeTracker(QObject): runtime_signal = pyqtSignal(str) def __init__(self, target_func, *f_args, **f_kwargs): super().__init__() self._start_time = None self._target_func = target_func self._func_args = f_args self._func_kwargs = f_kwargs def execute_and_track(self): try: self._start_time = time.time() result = self._target_func(*self._func_args, **self._func_kwargs) elapsed_time = time.time() - self._start_time formatted_time = "{:.2f}s".format(elapsed_time) self.runtime_signal.emit(f"Function executed in {formatted_time}") except Exception as e: raise e finally: return result tracker_instance = RuntimeTracker(func, *args, **kwargs) if hasattr(obj, 'finished'): # 检查是否有 finished 属性表明这是一个 QThread 对象 original_finished_handler = getattr(obj.finished, '_original', None) def new_finished_handler(): nonlocal original_finished_handler if callable(original_finished_handler): original_finished_handler() tracker_instance.execute_and_track() obj.finished.disconnect() # 断开原有连接以防重复调用 if original_finished_handler is not None: obj.finished.connect(new_finished_handler) else: obj.finished.connect(tracker_instance.execute_and_track) else: # 如果不是 QThread，则直接执行跟踪函数 return tracker_instance.execute_and_track() return wrapper ``` 在这个装饰器中，我们首先判断传入的第一个参数是否为 `QObject` 类型以便确认它是属于某个特定框架内的组件还是普通的 Python 函数/方法。接着定义内部辅助类 `RuntimeTracker` 完成实际的性能监控任务并通过信号机制反馈给外界。最后根据不同情况进行适配处理，保证无论是一般用途还专门面向 `QThread` 场景都能良好运作[^3]。 #### 2. 示例应用场景 假设有一个简单的 `WorkerThread` 子类如下所示: ```python class WorkerThread(QThread): progress = pyqtSignal(int) def run(self): for i in range(5): self.progress.emit(i*20 + 20) time.sleep(1) ``` 现在我们可以轻松地将其纳入我们的追踪体系之中而不需要任何改动原有的业务代码部分: ```python @track_runtime def launch_thread(thread_instance): thread_instance.start() worker = WorkerThread() launch_thread(worker) ``` 这样每当这个 worker 线程完成全部预定流程之后都会自动报告整个过程中所花费的实际秒数[^2]。 ---