代码如下:
import functools def memoize(fn): print('start memoize') known = dict() @functools.wraps(fn) def memoizer(*args): if args not in known: print('memorize %s'%args) # known[args] = fn(*args) for k in known.keys(): print('%s : %s'%(k, known[k]), end = ' ') print() # return known[args] return memoizer @memoize def nsum(n): print('now is %s'%n) assert (n >= 0), 'n must be >= 0' return 0 if n == 0 else n + nsum(n - 1) @memoize def fibonacci(n): assert (n >= 0), 'n must be >= 0' return n if n in (0, 1) else fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) if __name__ == '__main__': print(nsum(10)) print(fibonacci(10))
输出如下:
start memoize
start memoize
memorize 10None
memorize 10None
对比代码(把注释的地方去掉后)的输出:
start memoize start memoize memorize 10 now is 10 memorize 9 now is 9 memorize 8 now is 8 memorize 7 now is 7 memorize 6 now is 6 memorize 5 now is 5 memorize 4 now is 4 memorize 3 now is 3 memorize 2 now is 2 memorize 1 now is 1 memorize 0 now is 0 (0,) : 0 (0,) : 0 (1,) : 1 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36 (9,) : 45 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36 (9,) : 45 (10,) : 55
通过取消注释的对比,可以得到如下结论:
- 装饰器memoize实际上对于函数nsum()只执行了第一次加载的时候的预处理,然后就是nsum = memoizer。
- 装饰器的实质是通过functools.wraps(fn)获得函数的名字,便于nsum.__name__ ==nsum,并将参数传至memoize(*args),也就是*args。
- 装饰器通过memory(),和外面的装饰器获得的函数,在内部对函数进行功能改造。在上例子中,通过known[args] = fn(*args)先执行fn函数,即上例子中nsum(10),然后就进入递归,t同时调用memoizer()和nsum()函数10次,且先memoizer再nsum,而且每次都在``known[args] = fn(*args)`进入递归,也就是每次nsum的执行,故,对于为什么打印konwn中的元素是集中在一起的解释就知道了,到了n == 0,才跳出递归,故,known的第一个元素是0,然后就循环往复。
- 最后,其实,递归函数执行的是fn(*args),即nsum()。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
标签:
python,装饰器,结合,递归
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