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Python技巧——好用的一个装饰器
今天我们会讲到一个[ 装饰器 ]
注记：链接“装饰器”指Python3教程中的装饰器教程。可以在这里快速了解什么是装饰器。在这推荐下小编创建的Python学习交流群729720844，可以获取Python入门基础教程，送给每一位小伙伴，这里是小白聚集地，每天还会直播和大家交流分享经验哦，欢迎初学和进阶中的小伙伴。
@functools.lru_cache ——进行函数执行结果备忘，显著提升递归函数执行时间。
示例：寻找宝藏。在一个嵌套元组 tuple 或列表 list 中寻找元素 'Gold Coin'
importtimefromfunctoolsimportlru_cachedeffind_treasure(box):foriteminbox:ifisinstance(item, (tuple, list)): find_treasure(item)elifitem =='Gold Coin': print('Find the treasure!')returnTruestart = time.perf_counter()find_treasure(('sth','sth','sth', ('Bad Coin','normal coin','fish','sth','any sth'), ('Bad Coin','normal coin','fish','sth','any sth'),'Gold Coin', ))end = time.perf_counter()run_time_without_cache = end - startprint('在没有Cache的情况下，运行花费了{} s。'.format(run_time_without_cache))@lru_cache()deffind_treasure_quickly(box):foriteminbox:ifisinstance(item, (tuple, list)): find_treasure(item)elifitem =='Gold Coin': print('Find the treasure!')returnTruestart = time.perf_counter()find_treasure_quickly(('sth','sth','sth', ('Bad Coin','normal coin','fish','sth','any sth'), ('Bad Coin','normal coin','fish','sth','any sth'),'Gold Coin', ))end = time.perf_counter()run_time_with_cache = end - startprint('在有Cache的情况下，运行花费了{} s。'.format(run_time_with_cache))print('有Cache比没Cache快{} s。'.format(float(run_time_without_cache-run_time_with_cache)))
最终输出
Find the treasure!在没有Cache的情况下，运行花费了0.0002182829999810565s。Find the treasure!在有Cache的情况下，运行花费了0.00011638000000857573s。有Cache比没Cache快0.00010190299997248076s。
注记： 运行这个示例时我的电脑配置如下
CPU:AMD Ryzen 5 2600
RAM:Kingston HyperX 8Gigabytes 2666
约 使用7个月 。
这个装饰器可以 在函数运行时记录它的输入值与运行结果 。当元组 ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth') 出现第二次时，加了这个装饰器的函数 find_the_treasure_quickly 不会再次在递归时对这个元组进行查找，而是 直接在“备忘录”中找到运行结果并返回 ！