在编写程序时,经常会遇到需要计算某个函数的输出,然后在稍后的代码中多次使用该输出的情况。
众所周知,Python 语言灵活、简洁,对程序员友好,但在性能上有点不太令人满意,这一点通过一个递归的求斐波那契额函数就可以说明:
函数装饰器让我们在源代码中“标记”函数以增强其行为。这是强大的东西,但要掌握它需要理解闭包—当函数捕获在其体外定义的变量时,我们就得到了闭包。
一, 引用 [书] 流畅的Python [书] Effective Python 二, 基本概念 问题1:装饰器是什么? 解答: 严格来说,装饰器只是语法糖, 装饰器是可调用的对象,可以像常规的可调用对象那样调用,特殊的地方是装饰器的参数是一个函数 问题2:装饰器有什么特性? 解答: 装饰器有2个特性,一是可以把被装饰的函数替换成其他函数, 二是可以在加载模块时候立即执行 def decorate(func): print('running decorate', func) def decor
LRU LRU (Least Recently Used) 是缓存置换策略中的一种常用的算法。当缓存队列已满时,新的元素加入队列时,需要从现有队列中移除一个元素,LRU 策略就是将最近最少被访问的元素移除,从而腾出空间给新的元素。
函数装饰器和闭包紧密结合,入参func代表被装饰函数,通过自由变量绑定后,调用函数并返回结果。
接下来我们引入functools模块的lru_cache,python3自带模块。
所谓的装饰器,其实就是通过装饰器函数,来修改原函数的一些功能,使得原函数不需要修改。
能看到这篇文章的同学,应该都对缓存这个概念不陌生,CPU中也有一级缓存、二级缓存和三级缓存的概念。缓存可以解决哪些问题?我们直接把网上的一段话放上来:
如果有会经常变化的设置项,也许在不同的环境中,将它们放在一个文件中,然后从文件中读取它们,就好像它们是环境变量一样
用functools.lru_cache实现Python的Memoization 现在你已经看到了如何自己实现一个memoization函数,我会告诉你,你可以使用Python的functools.lru_cache装饰器来获得相同的结果,以增加方便性。 我最喜欢Python的原因之一就是它的语法的简洁和美丽与它的哲学的美丽和简单性并行不悖。Python被称作“内置电池(batteries included)”,这意味着Python捆绑了大量常用的库和模块,这些只需要一个import声明! 我发现funct
在计算机软件领域,缓存(Cache)指的是将部分数据存储在内存中,以便下次能够更快地访问这些数据,这也是一个典型的用空间换时间的例子。一般用于缓存的内存空间是固定的,当有更多的数据需要缓存的时候,需要将已缓存的部分数据清除后再将新的缓存数据放进去。需要清除哪些数据,就涉及到了缓存置换的策略,LRU(Least Recently Used,最近最少使用)是很常见的一个,也是 Python 中提供的缓存置换策略。
函数装饰器用于在源码中“标记”函数,以某种方式增加函数的行为。这是一项强大的功能,但是若想要掌握,必须理解闭包。
文章目录 1. 装饰器在导入的时候就会执行 2. functools.wraps 装饰器,保持 被装饰的函数的 `__name__` 的值不变 3. functools.lru_cache 实现备忘录 4. functools.singledispatch 处理多个不同的输入类型 5. 堆叠装饰器 6. 参数化装饰器 learn from 《流畅的python》 def deco(func): def inner(): print("running inner()") r
在一日一技:实现函数调用结果的 LRU 缓存一文中,我们提到Python自带的LRU缓存lru_cache。通过这个装饰器可以非常轻松地实现缓存。
平时常听说使用redis做缓存,但是redis换缓存存放的是结果数据,从Python 的 3.2 版本开始,引入了一个非常优雅的缓存机器
https://leetcode-cn.com/problems/fibonacci-number/
缓存是一种将定量数据加以保存以备迎合后续请求的处理方式,旨在加快数据的检索速度。在今天的文章中,我们将一同从简单示例出发,了解如何使用缓存机制。在此之后,我们将进一步利用Python标准库的funct
很简单,也很容易理解,但是不难发现这个函数在计算斐波那契数列的时候事实上进行了很多重复计算,例如:
在软件开发中,缓存是一种常用的技术,用于提高系统性能和响应速度。Python提供了多种缓存技术和库,使我们能够轻松地实现缓存功能。本文将带您从入门到精通,逐步介绍Python中的缓存使用方法,并提供实例演示。
之前我在学 Python 的时候,第一次觉得它慢是执行一个递归函数,来求斐波那契数列,计算第 40 个数就需要 37 秒,同样的逻辑使用 java,则不到 1 秒就执行完毕。以下是在 IPython 环境下的运行耗时:
最近看到几个非常实用的 Python 库,它们太优秀了,让我忍不住分享,我相信在今后的编程之路上,你有很大的概率会使用它们,请先看一下,在大脑中先留下印象,方便以后拿来使用。
递归是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。在计算机编程里,递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知。使用递归解决问题,思路清晰,代码少。但是在 Python 中,使用递归会消耗很大的空间,可能还会产生大量的重复的计算。所以我们应该想办法消除递归,下面我以斐波那契序列为例讲解几种消除递归的方法。
LRU (Least Recently Used) 是缓存置换策略中的一种常用的算法。当缓存队列已满时,新的元素加入队列时,需要从现有队列中移除一个元素,LRU 策略就是将最近最少被访问的元素移除,从而腾出空间给新的元素。
Python 标准库中的functools和itertools模块,提供了一些函数式编程的工具函数。
在工程项目中,可能有一些函数调用耗时很长,但是又需要反复多次调用,并且每次调用时,相同的参数得到的结果都是相同的。在这种情况下,我们可能会使用变量或者列表来存放,例如:
装饰器是应用“Python 之禅”哲学的最佳 Python 特性。装饰器可以帮助您编写更少、更简单的代码来实现复杂的逻辑并在任何地方重用它。
前文(Python 搭配 C++ 让性能直接拉满)我们讲到,如果有部分热点函数其性能不行,我们可以把 Python 代码改写成 C/C++ 代码以此来提升性能。经验上来看这种做法可能提升一到两个数量级多数情况下能解决问题。
在《04.函数》一文中介绍了Python中的函数,以及函数的基础使用。函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。而函数式编程(Functional Programming),是一种抽象程度很高的编程规范。
当你在处理异常时,由于处理不当或者其他问题,再次抛出另一个异常时,往外抛出的异常也会携带原始的异常信息。
在本文中,我将介绍一些简单的方法,可以将Python for循环的速度提高1.3到900倍。
上面提到了两个关键的地方: 自由变量 和 函数, 这两个关键稍后再说。还是得在赘述下“闭包”的意思,望文知意,可以形象的把它理解为一个封闭的包裹,这个包裹就是一个函数,当然还有函数内部对应的逻辑,包裹里面的东西就是自由变量,自由变量可以在随着包裹到处游荡。当然还得有个前提,这个包裹是被创建出来的。
生成器的三个方法 send()和生成器内部进行数据交互 close()关闭生成器 gen = (i for i in range(0, 20, 2)) print(next(gen)) # 0 print(next(gen)) # 2 gen.close() print(next(gen)) """ Traceback (most recent call last): File "/Users/zhongxin/Desktop/py/zx/03/0809.py", line 5, in <module
作者:Yang Zhou 翻译:陈之炎 校对:赵茹萱 本文约2000字,建议阅读8分钟本文介绍了精心挑选的9个函数装饰器,它将展示Python的优雅。 函数装饰器有事半功倍的力量。 Wallhaven 提供 图片 “简胜于繁。” Python函数装饰器是“Python zen”哲学的最佳特性。 装饰器助力用更少、更简单的代码来实现复杂的逻辑,并在其他地方实现重用。 有许多很棒的内置Python装饰器使编码变得更为容易,只使用一行代码便可向当前的函数或类中添加复杂的函数。 行胜于言,接下来,来看看精心挑选的
作为一名新手Python程序员,你首先需要学习的内容之一就是如何导入模块或包。但是我注意到,那些许多年来不时使用Python的人并不是都知道Python的导入机制其实非常灵活。在本文中,我们将探讨以下话题:
第二个值得学习的结构模式是装饰器模式,它允许程序员以透明的方式(影响其他对象)动态地给对象增加能力。
Functools 模块用于高阶函数: 作用于或返回其他函数的函数。一般来说,任何可调用对象都可以作为此模块的函数处理。
此前的文章中,我们介绍过常见两种缓存架构 — 穿透型缓存与旁路型缓存。 常见缓存架构 — 穿透型缓存与旁路型缓存
from time import time from functools import lru_cache def fibo1(n): '''递归法''' if n in (1, 2): return 1 return fibo1(n-1) + fibo1(n-2) @lru_cache(maxsize=64) def fibo2(n): '''递归法,使用缓存修饰器加速''' if n in (1, 2): return 1 return fibo2(n-1) + fibo2(n-2) d
nonlocal 可以将一个变量声明为非本地变量, 在python的lru_cache看到了使用
Python3.8已经发布了将近一个月了,距离Python3.0第一个版本发布也将超过10年了。相信很多人还是依旧在使用Python2.7版本,想要迁移到最新版本却不知道怎么能够快速掌握其中最Amazing的方法。下面这篇文章,我会给大家推荐3.0版本依赖最最新潮的函数和语法,让你们能够在Review代码时候“脱颖而出”!
由于Python2的官方维护期即将结束,越来越多的Python项目从Python2切换到了Python3。可是,在实际的工作中,我发现好多人都是在用Python2的思维去写Python3的代码,Python3给我们提供了很多新的、很方便的特性,可以帮助我们快速的编写代码。
你好,我是 zhenguo 这是我的第479篇原创,这篇文章关于Python性能调优的10个小技巧,每天花5-10分钟阅读我的文章,对你技术提升一定会有帮助。
英文 | Python Tips and Trick, You Haven't Already Seen
在N篇文档中查找包含 X 单词的所有文档 [doc for doc in docs if 'X' in doc] 当N非常大的时候这样的效率是很低的
使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能,尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法)。面对提升效率这个话题,python自身提供了很多高性能模块,很多大牛开发出了高效第三方包,可谓是百花齐放。下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法。
缓存操作主要有两种类型。缓存如浏览器缓存,服务器缓存,代理缓存,硬件缓存工作原理的读写缓存。当处理缓存时,我们总是有大量的内存需要花费大量的时间来读写数据库、硬盘。 缓存则能帮我们加快这些任务。
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