缓存装饰的Python

我是看的雷蒙德赫廷杰的真棒影片之一，我上了装饰例子有点糊涂：缓存装饰的Python

def cache(func): 
    saved={} 
    @wraps(func) 
    def newfunc(*args): 
     if args in saved: 
      return newfunc(*args) # should be return saved[args]? 
     result = func(*args) 
     saved[args]=result 
     return result 
    return newfunc

我不是特别的装饰专家，但没有的回报调用newfunc（* args）找到该项目被缓存会导致一个永不完成的递归循环？我认为这是假设返回保存的[args]（函数最终返回的结果，这是同样的事情，但我认为它永远不会到达那里，如果在缓存中找到项目）。

来源

2015-05-18 Solaxun

能告诉你如何'wraps'定义？ –

@Asad：几乎可以肯定'从functools import wraps'。 – abarnert

您可以链接到视频（最好带有时间戳） - 或者，如果他有附加的幻灯片演示文稿，请转到幻灯片？这绝对是错误的，即使Raymond Hettinger也没有超出做出愚蠢的错别字。 – abarnert

是的，这就是一个失误。

如果你不知道，让我们来测试一下：

def fib(n): 
    if n < 2: 
     return 1 
    return fib(n-2) + fib(n-1) 

print(fib(10)) 

@cache 
def cfib(n): 
    if n < 2: 
     return 1 
    return cfib(n-2) + cfib(n-1) 

print(cfib(10))

第一个打印出89，第二个中止：

File "rhcache.py", line 8, in newfunc 
    return newfunc(*args) # should be return saved[args]? 
    File "rhcache.py", line 8, in newfunc 
    return newfunc(*args) # should be return saved[args]? 
    # ... 997 more copies 
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded

但如果我们改变你的建议，它再次打印89。（如果您的时间，它的运行速度比非缓存的版本快;如果您配置文件，它使得只有10个电话到真正的功能;等等）

所有完全按照你的预期。

那么，我们学到了什么？即使Raymond Hettinger在未经测试的代码中也不会出现偶然的拼写错误，但他的代码非常干净，即使不运行它也很容易找到并修复问题。 :)

你可以给他发电子邮件，YouTube的页面上添加评论，或PyVideo页面上报告问题。

来源

2015-05-18 00:28:13 abarnert

罗我不希望是那个讨厌的家伙其实2年后谁指出未成年错字......只是想确保我不缺少的东西！感谢您花时间验证。 – Solaxun

你也可以使用@functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)¶ 这看起来像：

from functools import lru_cache 

@lru_cache(maxsize=None) 
def fib(n): 
    if n < 2: 
     return n 
    return fib(n-1) + fib(n-2)

来源

2016-02-28 15:37:05 Oebele

缓存装饰的Python

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