這篇文章主要介紹了讓你Python到很爽的加速遞歸函數的裝飾器,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細,具有一定的參考借鑑價值,需要的朋友可以參考下
今天我們會講到一個[裝飾器]
註記:鏈接“裝飾器”指Python3教程中的裝飾器教程。可以在這裏快速瞭解什麼是裝飾器。
@functools.lru_cache——進行函數執行結果備忘,顯著提升遞歸函數執行時間。
示例:尋找寶藏。在一個嵌套元組tuple或列表list中尋找元素'Gold Coin'
import time from functools import lru_cache def find_treasure(box): for item in box: if isinstance(item, (tuple, list)): find_treasure(item) elif item == 'Gold Coin': print('Find the treasure!') return True start = time.perf_counter() find_treasure(('sth', 'sth', 'sth', ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), 'Gold Coin', )) end = time.perf_counter() run_time_without_cache = end - start print('在沒有Cache的情況下,運行花費了{} s。'.format(run_time_without_cache)) @lru_cache() def find_treasure_quickly(box): for item in box: if isinstance(item, (tuple, list)): find_treasure(item) elif item == 'Gold Coin': print('Find the treasure!') return True start = time.perf_counter() find_treasure_quickly(('sth', 'sth', 'sth', ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'), 'Gold Coin', )) end = time.perf_counter() run_time_with_cache = end - start print('在有Cache的情況下,運行花費了{} s。'.format(run_time_with_cache)) print('有Cache比沒Cache快{} s。'.format(float(run_time_without_cache-run_time_with_cache)))
最終輸出
Find the treasure!
在沒有Cache的情況下,運行花費了0.0002182829999810565 s。
Find the treasure!
在有Cache的情況下,運行花費了0.00011638000000857573 s。
有Cache比沒Cache快0.00010190299997248076 s。
註記:運行這個示例時我的電腦配置如下
CPU:AMD Ryzen 5 2600 RAM:Kingston HyperX 8Gigabytes 2666
約使用7個月。
這個裝飾器可以在函數運行時記錄它的輸入值與運行結果。當元組('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth')出現第二次時,加了這個裝飾器的函數find_the_treasure_quickly
不會再次在遞歸時對這個元組進行查找,而是直接在“備忘錄”中找到運行結果並返回!
總結
以上所述是小編給大家介紹的讓你Python到很爽的加速遞歸函數的裝飾器,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時回覆大家的。在此也非常感謝大家對神馬文庫網站的支持!