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Python中怎么使用装饰器实现函数的缓存

更新时间：2023-12-31

什么是装饰器?

在Python中，装饰器指的是一种函数，它可以接收其他函数作为参数，并且可以对其进行扩展、包装，也可以将其替换为另一个函数。装饰器可以在不改变原有函数定义和使用方式的情况下，为函数添加额外的功能。

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Before the function is called.")
        func()
        print("After the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

装饰器是通过@符号应用于函数的前面。上面的代码定义了一个my_decorator装饰器，它在函数调用前和调用后打印出一些内容。@my_decorator装饰器应用到say_hello函数上，实际上是将say_hello函数传递给了my_decorator函数并返回了包装函数wrapper。当我们现在调用say_hello函数时，实际上是调用了包装函数wrapper，因此，额外的功能被添加到了函数中。

如何使用装饰器实现函数的缓存?

在Python中，由于函数的参数不变，每次运行函数都会得到相同的结果。如果一个函数需要耗费大量时间和计算资源来执行，我们就可以通过实现一个缓存版本的函数来避免对于相同的输入进行重复的计算。

import functools

def cache(func):
    # 使用functools.lru_cache装饰器来实现
    @functools.lru_cache(maxsize=None)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapper

@cache
def expensive_function(num):
    print("Computing...")
    return num ** 2

print(expensive_function(3))
print(expensive_function(3))  # 从缓存调用

上面的代码使用了functools.lru_cache装饰器来缓存结果。这个装饰器可以自动地记录和存储函数的结果，并在以后的调用中直接从缓存中读取。maxsize参数指定了缓存的大小，如果设为None，则表示缓存可以存储任意数量的结果。

如何实现一个可自定义缓存大小的装饰器?

有时候，我们可能需要实现一个可供用户自定义缓存大小的装饰器。我们可以实现一个叫做cache_with_size的装饰器，它与cache装饰器的实现类似，只是带有一个可选的maxsize参数。

def cache_with_size(maxsize=None):
    def decorator(func):
        @functools.lru_cache(maxsize=maxsize)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@cache_with_size(5)  # 缓存大小为5
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print([fibonacci(n) for n in range(16)])

在上面的代码中，我们定义了一个带有maxsize参数的cache_with_size装饰器函数，并在该函数内定义一个名为decorator的函数来接收被装饰函数。使用functools.lru_cache来实现缓存，并将maxsize作为参数传递给它。最后我们返回wrapper函数用来包裹函数。现在，用户可以传递一个maxsize参数来指定缓存大小。

装饰器的一些注意事项

装饰器在Python中是一个强大的工具，但也需要注意一些事项。例如，装饰器会改变函数的属性，如__name__、__doc__和__module__等属性。如果函数原来有一些重要的属性值，那么在使用装饰器时要格外小心。此外，如果同一个函数被多个装饰器包裹，它们的执行顺序是从上到下的。最后，装饰器有助于避免代码的重复，但也可能使函数变得过于复杂。如果装饰器的功能过于繁杂，那么可能就需要重新考虑整个代码的设计。

总之，装饰器是一种强大的Python工具，可以用来扩展、包装和替换函数，并可以用于实现缓存等高级功能。同时，装饰器也需要小心谨慎地使用，以确保不会对函数原来的属性、执行顺序和复杂度产生不良影响。

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