装饰器做缓存

#!/usr/bin/python
# coding: UTF-8

import datetime
import time
now = datetime.datetime.now
from functools import wraps

def cache(func):
caches = {}
@wraps(func)
def wrap(*args):
if args not in caches:
caches[args] = func(*args)
return caches[args]
return wrap

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

fib_with_cache = cache(fib)

#start = now()
start=time.time()
for i in range(10):
fib(30)
#end=now()
end = time.time()
print "Fib without cache costs: %r" % (end - start)

start = time.time()
for i in range(10):
fib_with_cache(30)
end =time.time()
print "Fib with cache costs: %r" % (end - start)

==============

Fib without cache costs: 3.1489999294281006
Fib with cache costs: 0.30900001525878906

时间: 2024-10-15 22:10:27

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python装饰器总结

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Python成长之路_装饰器

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[译]Python之装饰器知必会

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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41902599 Introduction 装饰器Decorators是一个很著名的设计模式,经常被用于有切面需求的场景,较为经典的有插入日志.性能测试.事务处理等.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量函数中与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能.装饰器用于在不改变原函数代码的情况下修改已存在的函数.常见场景是增加一句

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