functools.lru_cache装饰器 functools.lru_cache是非常实用的装饰器,他实现了备忘功能它把耗时的函数的结果保存起来,避免传入相同的参数时重复计算.LRU是Least Recently Used的缩写,表明缓存不会无限制增长,一段时间不用的缓存条目会被扔掉. 使用递归来生成斐波那契的第n个数 # clock 装饰器 import time import functools def clock(func): @functools.wraps(func) def cl…

functools.wraps装饰器用于显示被包裹的函数的名称 import functools def node(func): #@functools.wraps(func) def wrapped(*args, **kwargs): print "print from node" return wrapped @node def func(): print "print from func" print func.__name__ 当没有wraps包裹时,输出的…

# -*-coding=utf-8 -*-#实现一个函数执行后计算执行时间的功能 __author__ = 'piay' import time, functools def foo(): ''' 定义一个普通函数 :return: ''' print 'this is foo' foo() ''' 这里如果我们需要查看函数执行时间,修改为: ''' def foo1(): start_time = time.clock() print 'this is foo1' end_time = tim…

题目描述 1.简单举例 Python 标准库中的装饰器 2.说说你用过的 Python 标准库中的装饰器 1. 首先,我们比较熟悉,也是比较常用的 Python 标准库提供的装饰器有:property,classmethod,staticmethod,functools.wraps四个.这四个的可考点比较多,这里将分别说明: 首先先来说明 functools.wraps,这个我们在之前翻译装饰器时已经谈到过.这里我们同样用代码来说明吧. # 比如一个简单的用来统计代码运行时长的装饰器import…

现在你已经看到了如何自己实现一个memoization函数,我会告诉你,你可以使用Python的functools.lru_cache装饰器来获得相同的结果,以增加方便性. 我最喜欢Python的原因之一就是它的语法的简洁和美丽与它的哲学的美丽和简单性并行不悖.Python被称作“内置电池(batteries included)”,这意味着Python捆绑了大量常用的库和模块,这些只需要一个import声明! 我发现functools.lru_cache是一个很好的例子.lru_cache装饰器…

把函数结果缓存一段时间,比如读取一个mongodb,mongodb中的内容又在发生变化,如果从部署后,自始至终只去读一次那就感触不到变化了,如果每次调用一个函数就去读取那太频繁了耽误响应时间也加大了cpu负担,也不行.那就把结果缓存一段时间. 来一个缓存一段时间的装饰器. class FunctionResultCacher: logger = LogManager('FunctionResultChche').get_logger_and_add_handlers() func_result_…

装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的应用有插入日志.性能测试.事务处理等.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能. 1:装饰器实际就是函数.他们接受函数对象.对这些函数进行包装或修饰.因此,有了装饰器,可以在执行实际函数之前运行预备代码:也可以在执行实际函数代码之后做些清理工作. 装饰器只是语法糖.有时这样做更方便,尤其是做元编程(在运行…

第7章 函数装饰器和闭包 装饰器用于在源码中"标记"函数,动态地增强函数的行为. 了解装饰器前提是理解闭包. 闭包除了在装饰器中有用以外,还是回调式编程和函数式编程风格的基础. 1. 装饰器基础知识 装饰器是callable对象,其参数是被装饰的函数. 装饰器将被装饰的函数处理后返回,或者将被装饰的函数替换成另一个函数或可调用对象. Python也支持类装饰器,参见第21章. 4. 第一大特性:装饰器能把被装饰的函数替换成其他函数 5. 第二大特性:装饰器在加载模块时立即执行.看例子3…

示例 7-15 定义了一个装饰器,它会在每次调用被装饰的函数时计时,然后把经过的时间.传入的参数和调用的结果打印出来.示例 7-15 一个简单的装饰器,输出函数的运行时间 import time def clock(func): def clocked(*args): # ➊ t0 = time.perf_counter() result = func(*args) # ➋ elapsed = time.perf_counter() - t0 name = func.__name__ arg_s…

之前用python简单写了一下斐波那契数列的递归实现(如下),发现运行速度很慢. def fib_direct(n): assert n > 0, 'invalid n' if n < 3: return n else: return fib_direct(n - 1) + fib_direct(n - 2) 然后大致分析了一下fib_direct(5)的递归调用过程,如下图: 住:这里的f(2)调用f(1)仅代表基本操作的次数. 可以看到多次重复调用,因此效率十分低.进一步,可以算出递归算法…