用python实现一个简单的cache系统

原文查看：

http://www.ibaiyang.org/2013/01/04/python-decorator-introduction/

本篇文章将介绍python中的decorator，中文翻译为 装饰器 魔法。在这篇文章中我们将熟悉decorator使用的基本方式和基本使用例子，并利用decorator来实现一个高级的例子—缓存系统（cache system)。

Decorator已某种方式可以简化编码量，并增加了代码的可读性，这也是为何python中引入了 装饰器 魔法。我们可以看看如下例子：

def foo(self):
    pass
foo = classmethod(foo)

可以看出以上的代码结构让人看起来不舒服，如果使用了装饰器，那么一切将变得美好。

@classmethod
def foo(self):
    pass

在python中，装饰器（decorator)是用于修改函数，类方法的python对象。装饰器可以分为函数，类装饰器，对装饰器唯一的限制是其可调用性（callable),我们知道，函数本身是可调用的，所以如果使用类装饰器，我们就必须实现类的__call__方法。

装饰器必须用在合适的地方，否则并不能得到很好的效果，比如我们要用装饰器实现以下的功能：

def value():
    return "hello world!"

使其输出结果为

	<h1><li>hello world!</li></h1>  

那么我们可以建立如下的装饰器：

def li(func):
    return "<li>" + func() + "</li>"
def h1(func):
    return "<h1>" + func() + "</h1>"

然后这样调用即可

@h1
@li
def value():
    return "hello world!"

print value()

即增加了代码的可读性，又提高代码的可重用性。

看过一些简单的使用方法后，我们可以用数学语言来描述装饰器。

@f1(arg)
@f2
def func(): pass

等价于

def func(): pass
func = f1(arg)(f2(func))

当初我也在接触到装饰器一些简单的使用方式后，并不对装饰器很感兴趣，因为我们毕竟可以用其他的方式实现其功能，但是后面无意中接触到了用装饰器做cache系统，让我突然觉得有装饰器的好处和妙处。

假如，我们有一个如下递归，用来实现Fibonacci_number递归

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

这个递归有什么问题呢，我们知道递归在通常情况下，会产生许多相同的子调用，因此我们需要一个缓存来保存中间结果，可以加速递归过程。

我们来对比一下使用cache系统之后的前后递归调用过程，以fib(5)为例：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

可以发现重复调用子过程的现象消失，我还用profile对比了一下时间，后者快了许多，特别是当fib参数越大的时候，那我们如何实现这个cache系统，下面给出一个简单的版本：

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

使用方法非常简单

@cache
def fib(n):
    if n < 2:
        return 1
    return fib(n-1) + fib(n-2)

print fib(5) #call fib so easy!

从上面我们看出，我们在没有任何代码修改的前提下实现了一个简单的cache系统，记住没有修改任何代码的前提下，还有就是并不是所有的递归都适合此类方法，比如二叉树就没有必要，当且只有重复的子过程调用时采用此方法才有实际意义，反之，画蛇添足。

Reference：

• http://code.activestate.com/recipes/577479-simple-caching-decorator/
• http://simeonfranklin.com/blog/2012/jul/1/python-decorators-in-12-steps/

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