这篇文章主要介绍了让你Python到很爽的加速递来源gao@daima#com搞(%代@#码网归函数的装饰器,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
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。
@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’
import time from functools import lru_cache def find_treasure(box): for item in box: if isinstance(item, (tuple, list)): find_treasure(item) elif item == 'Gold Coin': print('Find the treasure!') return True start = 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 - start print('在没有Cache的情况下，运行花费了{} s。'.format(run_time_without_cache)) @lru_cache() def find_treasure_quickly(box): for item in box: if isinstance(item, (tuple, list)): find_treasure(item) elif item == 'Gold Coin': print('Find the treasure!') return True start = 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 - start print('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0.0002182829999810565 s。
Find the treasure!
在有Cache的情况下，运行花费了0.00011638000000857573 s。
有Cache比没Cache快0.00010190299997248076 s。
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！
总结
以上就是让你Python到很爽的加速递归函数的装饰器的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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