前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >Python装饰器结合递归原理解析

Python装饰器结合递归原理解析

作者头像
砸漏
发布2020-10-21 10:34:13
4100
发布2020-10-21 10:34:13
举报
文章被收录于专栏:恩蓝脚本

代码如下:

代码语言:javascript
复制
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 10 None memorize 10 None

对比代码(把注释的地方去掉后)的输出:

代码语言:javascript
复制
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()。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2020-09-11 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档