Привет! Сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом создания декоратора для кэширования результатов вызова функций․ Давайте начнем с того‚ что я объясню‚ что такое декоратор и для чего он нужен․
Декоратор в Python ‒ это функция‚ которая принимает другую функцию в качестве аргумента и возвращает новую функцию․ Он используется для модификации поведения функции‚ без изменения самой функции․ Именно этот механизм мы будем использовать для создания нашего кэширующего декоратора․Сначала нам нужно реализовать сам декоратор․ Я назову его ″кэширующим″․ Он будет принимать функцию в качестве аргумента и возвращать новую функцию с расширенным функционалом кэширования результатов вызова․python
def cache_decorator(func)⁚
cache {}
def wrapper(*args)⁚
if args in cache⁚
return cache[args]
else⁚
result func(*args)
cache[args] result
return result
return wrapper
Давайте разберемся с этим кодом․ Внутри нашего декоратора мы создаем словарь `cache`‚ который будет использоваться для хранения результатов вызова функции․ Затем мы определяем внутреннюю функцию `wrapper`‚ которая будет использоваться для вызова исходной функции․
Внутри `wrapper` мы проверяем‚ есть ли уже результат вызова функции с данными аргументами в `cache`․ Если есть‚ то мы просто возвращаем сохраненное значение․ Если нет‚ то мы вызываем исходную функцию и сохраняем результат в `cache`‚ прежде чем вернуть его․Теперь‚ когда у нас есть наш декоратор‚ давайте применим его к рекурсивной функции вычисления чисел Фибоначчи․python
@cache_decorator
def fibonacci(n)⁚
if n < 2⁚
return n
else⁚
return fibonacci(n-1) fibonacci(n-2)
Здесь мы используем символ `@`‚ чтобы указать‚ что функция `fibonacci` будет обернута нашим декоратором `cache_decorator`․
Теперь при вызове функции `fibonacci` результат будет кэшироваться и при повторном вызове с теми же аргументами будет возвращаться сохраненное значение․ Это позволит нам существенно ускорить вычисления‚ особенно при больших значениях `n`․
Важно отметить‚ что при реализации кэширующего декоратора мы используем словарь `cache` внутри самого декоратора․ Это делает кэширование уникальным для каждой функции‚ которую мы оборачиваем декоратором․ Таким образом‚ каждая функция будет иметь свой собственный словарь для хранения результатов․
Надеюсь‚ эта статья поможет вам лучше понять‚ как создать кэширующий декоратор для функций в Python․ И помните‚ что использование декораторов может значительно улучшить производительность вашего кода․ Удачи!