用python實現一個簡單的cache系統

原文查看：

http://www.ibaiyang.org/2013/01/04/python-decorator-introduction/

本文章的代碼沒有高亮，請查看原文，格式比較好。

本篇文章將介紹python中的decorator，中文翻譯為 裝飾器 魔法。在這篇文章中我們將熟悉decorator使用的基本方式和基本使用例子，並利用decorator來實現一個進階的例子—緩衝系統（cache system)。

Decorator已某種方式可以簡化編碼量，並增加了代碼的可讀性，這也是為何python中引入了 裝飾器 魔法。我們可以看看如下例子：

def foo(self):passfoo = classmethod(foo)

可以看出以上的代碼結構讓人看起來不舒服，如果使用了裝飾器，那麼一切將變得美好。

@classmethoddef foo(self):pass

在python中，裝飾器（decorator)是用於修改函數，類方法的python對象。裝飾器可以分為函數，類裝飾器，對裝飾器唯一的限制是其可調用性（callable),我們知道，函數本身是可調用的，所以如果使用類裝飾器，我們就必須實作類別的__call__方法。

裝飾器必須用在合適的地方，否則並不能得到很好的效果，比如我們要用裝飾器實現以下的功能：

def value():return"hello world!"

使其輸出結果為

<h1><li>hello world!</li></h1>

那麼我們可以建立如下的裝飾器：

def li(func):return"<li>"+ func()+"</li>"def h1(func):return"<h1>"+ func()+"</h1>"

然後這樣調用即可

@h1@lidef value():return"hello world!"print value()

即增加了代碼的可讀性，又提高代碼的可重用性。

看過一些簡單的使用方法後，我們可以用數學語言來描述裝飾器。

@f1(arg)@f2def func():pass

等價於

def func():passfunc = f1(arg)(f2(func))

當初我也在接觸到裝飾器一些簡單的使用方式後，並不對裝飾器高度興趣，因為我們畢竟可以用其他的方式實現其功能，但是後面無意中接觸到了用裝飾器做cache系統，讓我突然覺得有裝飾器的好處和妙處。

假如，我們有一個如下遞迴，用來實現Fibonacci_number遞迴

def fib(n):if n <2:return1return fib(n-1)+ fib(n-2)

這個遞迴有什麼問題呢，我們知道遞迴在通常情況下，會產生許多相同的子調用，因此我們需要一個緩衝來儲存中間結果，可以加速遞迴過程。

我們來對比一下使用cache系統之後的前後遞迴調用過程，以fib(5)為例：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

可以發現重複調用子過程的現象消失，我還用profile對比了一下時間，後者快了許多，特別是當fib參數越大的時候，那我們如何?這個cache系統，下面給出一個簡單的版本：

from functools import wrapsdef cache(func):    caches ={}@wraps(func)def wrap(*args):if args notin caches:            caches[args]= func(*args)return caches[args]return wrap

使用方法非常簡單

@cachedef fib(n):if n <2:return1return fib(n-1)+ fib(n-2)print fib(5)#call fib so easy!

從上面我們看出，我們在沒有任何代碼修改的前提下實現了一個簡單的cache系統，記住沒有修改任何代碼的前提下，還有就是並不是所有的遞迴都適合此類方法，比如二叉樹就沒有必要，當且只有重複的子程序呼叫時採用此方法才有實際意義，反之，畫蛇添足。

Reference：

• http://code.activestate.com/recipes/577479-simple-caching-decorator/
• http://simeonfranklin.com/blog/2012/jul/1/python-decorators-in-12-steps/

 

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