Python装饰器功能介绍-创新互联
这篇文章主要介绍“Python装饰器功能介绍”,在日常操作中,相信很多人在Python装饰器功能介绍问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python装饰器功能介绍”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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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!
到此,关于“Python装饰器功能介绍”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
文章标题:Python装饰器功能介绍-创新互联
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