Python 中的装饰器实现函数的缓存(场景分析)

装饰器模式在以下场景中被广泛应用：

1. 动态地向对象添加职责或行为，而不需要更改对象的代码。例如，可以通过装饰器模式来实现日志记录、性能分析、缓存等功能，而不会影响原始对象的行为。

2. 对已有对象进行修改时，为避免对原始对象的修改，可以使用装饰器模式。这样可以将修改限制在装饰器中，而不会影响原始对象。

3. 在不同的环境中使用不同的装饰器，可以根据需求动态地添加、删除、组合和切换不同的装饰器，从而实现更大的灵活性和可扩展性。例如，在不同的测试环境中使用不同的装饰器，可以方便地对代码进行测试和调试。

4. 装饰器模式可以与其他设计模式相结合，例如工厂模式、单例模式、策略模式等，以实现更复杂的功能。例如，可以使用装饰器模式来实现对工厂模式创建的对象的动态装饰

在 Python 中，装饰器通常是通过定义一个新的函数（即装饰器函数），并在该函数内部定义一个 wrapper 函数，通过调用 wrapper 函数来实现装饰器的功能。wrapper 函数是一个包装函数，用于将被装饰的函数进行包装和增强。

wrapper 函数接受任意数量和类型的参数，并且在函数执行前后进行一些额外的操作。在函数执行前，wrapper 函数可以做一些参数校验、日志记录、权限验证等操作，然后将参数传递给被装饰的函数。在函数执行后，wrapper 函数可以根据函数的返回值进行一些额外的操作，比如缓存计算结果、返回特定的错误信息等。

在装饰器中，通过调用 wrapper 函数来代替被装饰的函数的执行，实现对被装饰函数的增强和修改。wrapper 函数的原理是通过将被装饰的函数作为参数传递给 wrapper 函数，在 wrapper 函数中调用被装饰的函数并返回执行结果，从而实现对被装饰函数的包装和增强。同时，wrapper 函数也可以对被装饰函数的参数和返回值进行修改，从而实现更加灵活的功能扩展。

以下是一个示例代码：

def memoize(func):
   cache = {}

def wrapper(*args):
       if args in cache:
           return cache[args]
       else:
           result = func(*args)
           cache[args] = result
           return result

return wrapper

@memoize
def fibonacci(n):
   if n < 2:
       return n
   else:
       return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

在上面的代码中，memoize 装饰器用于实现函数的缓存，可以避免重复计算。在上面的例子中，fibonacci 函数是一个递归函数，通过 @memoize 装饰器来实现缓存。

Python中的装饰器可以用于实现函数的缓存，其原理是在函数执行前，首先判断传入的参数是否在缓存中已经存在对应的计算结果，如果存在，则直接返回缓存中的结果，否则执行函数的计算过程，并将计算结果保存在缓存中，以便下次直接使用。

通常情况下，缓存会以一个字典的形式保存在内存中，字典的键值对分别为函数的参数和返回值。由于字典的查询操作复杂度为O(1)，所以可以快速地判断传入参数是否存在缓存中，并且快速地从缓存中获取结果。同时，在使用缓存时，需要注意缓存的容量大小，以避免占用过多内存的情况发生。

下面是一个简单的例子，用 Python 的装饰器实现函数的缓存：

def cache(func):
   memory = {}
   def wrapper(*args):
       if args not in memory:
           memory[args] = func(*args)
       return memory[args]
   return wrapper

@cache
def fib(n):
   if n <= 1:
       return n
   else:
       return fib(n-1) + fib(n-2)

print(fib(10))

在这段代码中，我们定义了一个 cache 装饰器，它接受一个函数作为参数，并返回一个包装函数 wrapper。wrapper 函数中维护了一个字典 memory，用于存储已经计算过的结果。在调用被装饰的函数之前，wrapper 函数首先检查是否已经计算过该参数的结果，如果已经计算过，则直接从 memory 字典中返回结果；否则，调用被装饰的函数进行计算，并将结果存储到 memory 字典中，最后返回计算结果。

在上面的代码中，我们使用装饰器语法 @cache 来将 fib 函数进行装饰，这相当于执行了下面的代码

fib = cache(fib)

也就是将 fib 函数作为参数传递给 cache 函数，返回一个新的函数 wrapper，然后将 fib 变量指向 wrapper 函数。

最后，我们调用 fib(10) 函数，由于该函数已经被 cache 装饰器装饰，因此 wrapper 函数会先检查 memory 字典中是否已经计算过 fib(10) 的结果，如果已经计算过，则直接返回计算结果；否则，调用原始的 fib 函数进行计算，并将计算结果存储到 memory 字典中，最后返回计算结果。由于该代码中的 fib 函数是一个递归函数，因此 cache 装饰器可以避免重复计算相同的参数，从而提高函数的执行效率。

来源：https://blog.csdn.net/yiluoseraph/article/details/129227258