Python装饰器结合递归原理解析
作者:JonnyJiang-zh 发布时间:2023-07-13 22:24:00
标签:python,装饰器,结合,递归
代码如下:
import functools
def memoize(fn):
print('start memoize')
known = dict()
@functools.wraps(fn)
def memoizer(*args):
if args not in known:
print('memorize %s'%args)
# known[args] = fn(*args)
for k in known.keys():
print('%s : %s'%(k, known[k]), end = ' ')
print()
# return known[args]
return memoizer
@memoize
def nsum(n):
print('now is %s'%n)
assert (n >= 0), 'n must be >= 0'
return 0 if n == 0 else n + nsum(n - 1)
@memoize
def fibonacci(n):
assert (n >= 0), 'n must be >= 0'
return n if n in (0, 1) else fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
if __name__ == '__main__':
print(nsum(10))
print(fibonacci(10))
输出如下:
start memoize
start memoize
memorize 10None
memorize 10None
对比代码(把注释的地方去掉后)的输出:
start memoize
start memoize
memorize 10
now is 10
memorize 9
now is 9
memorize 8
now is 8
memorize 7
now is 7
memorize 6
now is 6
memorize 5
now is 5
memorize 4
now is 4
memorize 3
now is 3
memorize 2
now is 2
memorize 1
now is 1
memorize 0
now is 0
(0,) : 0
(0,) : 0 (1,) : 1
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36 (9,) : 45
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36 (9,) : 45 (10,) : 55
通过取消注释的对比,可以得到如下结论:
装饰器memoize实际上对于函数nsum()只执行了第一次加载的时候的预处理,然后就是nsum = memoizer。
装饰器的实质是通过functools.wraps(fn)获得函数的名字,便于nsum.__name__ ==nsum,并将参数传至memoize(*args),也就是*args。
装饰器通过memory(),和外面的装饰器获得的函数,在内部对函数进行功能改造。在上例子中,通过known[args] = fn(*args)先执行fn函数,即上例子中nsum(10),然后就进入递归,t同时调用memoizer()和nsum()函数10次,且先memoizer再nsum,而且每次都在``known[args] = fn(*args)`进入递归,也就是每次nsum的执行,故,对于为什么打印konwn中的元素是集中在一起的解释就知道了,到了n == 0,才跳出递归,故,known的第一个元素是0,然后就循环往复。
最后,其实,递归函数执行的是fn(*args),即nsum()。
来源:https://www.cnblogs.com/JonnyJiang-zh/p/13216770.html


猜你喜欢
- 有时候我们会在页面上显示用户的所在地区,这个原理是:先得到用户的IP,然后去查询将IP转换成一个数值,最后去查这个数值所在的范围,来得到用户
- 本文实例讲述了MSSql简单查询出数据表中所有重复数据的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:这里直接给出下面的例子:SELECT * FR
- 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧!talk is cheap from openpyxl import Workbook
- Python用input输入列表的方法使用input输入数据时,使用逗号隔开列表的每一项,再使用ast.literal_eval()方法转成
- 背景今天有人问我 “为什么数据库中有人推荐使用 int 类型来保存 IP 地址?”。现在(2020年)来看这个东西已经有点过时了,一方面是磁
- 前言本文主要给大家介绍了关于mysql语句插入含单引号或反斜杠值的相关内容,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧比如说有个表,它的结构是这
- 本文实例为大家分享了python实现ftp文件传输的具体代码,供大家参考,具体内容如下主要步骤可以分为以下几步:1.读取文件名2.检测文件是
- mysql数据库中的表数据量几千万后,查询速度会很慢,日常各种卡慢,严重影响使用体验。在考虑升级数据库或者换用大数据解决方案前,必须优化现有
- 将单引号替换为双引号1、若对象为字符串str = "{'err_no': 0,'err_str':
- 什么是Flask?Flask是一个用Python编写的Web应用程序框架,Flask是python的web框架,最大的特征是轻便,让开发者自
- 前言:Matplotlib 通常与 NumPy、Pandas 一起使用,是数据分析中不可或缺的重要工具之一。Matplotlib 是 Pyt
- 前言:本文的主要内容是介绍Python中的变量命名规则和简单数据类型的应用,简单的数据类型包括字符串和数字等,文中还附有代码以及相应的运行结
- 问题:如果一个网站拥有两个域名:domain1.com和domain2.com。在网站运营前期,主推domain1.com,但发展到中期,由
- 为什么要使用滤波消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信号或图像的能量大部分集中在幅度谱的低频和中频段是很常见的,而在较高频段,感
- 原文地址:http://ilovetypography.com/2007/10/22/so-you-want-to-create-a-fon
- 背景开始讨论弱引用( weakref )之前,我们先来看看什么是弱引用?它到底有什么作用?假设我们有一个多线程程序,并发
- MySQL使用环境变量TMPDIR的值作为保存临时文件的目录的路径名。如果未设置TMPDIR,MySQL将使用系统的默认值,通常为/tmp、
- python这样注释,让你的代码看起来更加的优雅,是不是常常感觉自己的python代码写出来,看起来特别的乱,虽然可以正常运行,但是在优雅性
- 本文实例讲述了Python实现读取字符串按列分配后按行输出。分享给大家供大家参考,具体如下:问题:输入一个字符串和一个数字,数字代表分为几行
- 本文实例讲述了Python实现公历(阳历)转农历(阴历)的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:两个要点:1、公历转农历用了查表法(第126