Python中利用函数装饰器实现备忘功能


Posted in Python onMarch 30, 2015

“备忘”的定义

“memoization”(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词“memorandum”(备忘录),意思是“被记住”。虽然它和单词“memorization”在某种程度上有些相似,但它并不是该单词的错误拼写。实际上,Memoisation是一种用于通过计算来加速程序的技术,它通过记住输入量的计算结果,例如函数调用结果,来实现其加速目的。如果遇到相同的输入或者具有相同参数的函数调用,那么之前存储的结果就可以被再次使用,从而避免一些不必要的计算。在很多情况下,可以使用一个简单的数组来存储结果,但也可以使用许多其他的数据结构,例如关联数组,它在Perl语言中叫做哈希,在Python语言中称为字典。

备忘功能可以由程序员显式地编程实现,但是一些编程语言如Python,都提供了自动备忘函数的机制。
利用函数装饰器实现备忘功能

在前面关于递归函数的那章中,我们分别使用迭代和递归实现了斐波纳契数列的求解。我们已经证明,如果直接利用斐波纳契数列的数学定义,在一个递归函数中实现数列的求解,正如下面的函数一样,那么它将具有指数级的时间复杂度:
 

def fib(n):
  if n == 0:
    return 0
  elif n == 1:
    return 1
  else:
    return fib(n-1) + fib(n-2)

此外,我们还提出了一种提高递归实现的时间复杂度的方法,即通过添加一个字典来记住之前函数的计算结果。这是一个显式地使用备忘技术的例子,只是当时我们并没有这么称呼它。这种方法的缺点是,原始递归实现的明晰性和优雅性丢失了。

造成以上缺点的原因是,我们改变了递归函数fib的代码。不过下面的代码不会改变我们的fib函数,所以它的明晰性和易读性并没有丢失。为了实现该目的,我们使用自定义的函数memoize()。函数memoize()以函数作为参数,并使用一个字典“memo”来存储函数的结果。虽然变量“memo”和函数“f”仅仅具有局部备忘功能,但是它们通过函数“helper”被一个闭包捕获,而memoize()将函数“helper”作为引用返回。所以,对memoize(fib)的调用将会返回一个helper()的引用,而在helper()中实现了fib()函数的功能以及一个用于保存还未存储的结果到字典“memo”中的包装器,并防止重新计算“memo”中已有的结果。
 

def memoize(f):
  memo = {}
  def helper(x):
    if x not in memo:      
      memo[x] = f(x)
    return memo[x]
  return helper
 
def fib(n):
  if n == 0:
    return 0
  elif n == 1:
    return 1
  else:
    return fib(n-1) + fib(n-2)
 
fib = memoize(fib)
 
print(fib(40))

现在让我们了解下所谓的装饰器,首先看一下上面代码中将备忘功能指派到fib函数的这一行:
 

fib = memoize(fib)

一种说法是,函数memoize()装饰了函数fib。
将Memoize封装成类

我们还可以将结果的缓存封装到一个类中,如下面的例子所示:

class Memoize:
  def __init__(self, fn):
    self.fn = fn
    self.memo = {}
  def __call__(self, *args):
    if args not in self.memo:
  self.memo[args] = self.fn(*args)
    return self.memo[args]

因为我们使用了字典,所以不能使用可变参数,即参数必须是不可变的。
Python中的装饰器

Python中的装饰器是一个可调用的Python对象,用于修改一个函数、方法或者类的定义。原始的对象,也就是即将被改变的那个对象,作为参数传递给一个装饰器,而装饰器则返回一个修改过的对象,例如一个修改过的函数,它会被绑定到定义中使用的名字上。Python中的装饰器与Java中的注解有一个相似的语法,即Python中的装饰器语法可以看作是纯粹的语法糖,使用“@”作为关键字。
示例:使用装饰器实现备忘功能

其实,前面我们已经使用了装饰器,只是没有这么称呼它而已。实际上,本章开头例子中的memoize函数就是一个装饰器,我们使用它来记住fib函数的结果,只是我们没有使用Python中装饰器特殊的语法而已,即艾特字符“@”。

相比于写成下面的形式
 

fib = memoize(fib)

我们可以这样写
 

@memoize

但这一行必须直接写在被装饰的函数之前,在我们的例子fib()中,如下所示:
 

def memoize(f):
  memo = {}
  def helper(x):
    if x not in memo:      
      memo[x] = f(x)
    return memo[x]
  return helper
 
@memoize
def fib(n):
  if n == 0:
    return 0
  elif n == 1:
    return 1
  else:
    return fib(n-1) + fib(n-2)
 
#fib = memoize(fib)
 
print(fib(40))

利用装饰器检查参数

在讲解递归函数的那章中我们介绍了阶乘函数,在那里我们希望保持函数尽可能简单,而不想掩盖基本理念,所以代码中没有包含任何参数检查代码。然而,如果别人以负数或者浮点数作为参数来调用我们的函数,那么函数将会陷入一个死循环。

下面的程序使用一个装饰器函数来确保传给函数“factorial”的参数是一个正整数:
 

def argument_test_natural_number(f):
  def helper(x):
    if type(x) == int and x > 0:
      return f(x)
    else:
      raise Exception("Argument is not an integer")
  return helper
 
@argument_test_natural_number
def factorial(n):
  if n == 1:
    return 1
  else:
    return n * factorial(n-1)
 
for i in range(1,10):
  print(i, factorial(i))
 
print(factorial(-1))

练习

1、我们的练习是一个古老的谜题。1612年,法国耶稣会士Claude-Gaspar Bachet提出了该谜题,即使用一个天平称出从1磅到40磅的所有整数重量的东西(例如,糖或者面粉),求最少的砝码数量。

第一个方法可能是使用1、2、4、8、16和32磅重量的这些砝码。如果我们将砝码放在天平的一端,而将物品放在另一端,那么这种方法用到的砝码数量将是最小的。然而,我们也可以将砝码同时放在天平的两端,此时我们仅仅需要重量为1、3、9、27的砝码。

编写一个Python函数weigh(),该函数计算需要的砝码以及它们在天平盘中的分布,以此来称量1磅到40磅中任何一个整数重量的物品。
解决方法

1、我们需要前面章节“Linear Combinations”中的函数linear_combination()。
 

def factors_set():
  factors_set = ( (i,j,k,l) for i in [-1,0,1]
             for j in [-1,0,1]
             for k in [-1,0,1]
             for l in [-1,0,1])
  for factor in factors_set:
    yield factor
 
def memoize(f):
  results = {}
  def helper(n):
    if n not in results:
      results[n] = f(n)
    return results[n]
  return helper
 
@memoize
def linear_combination(n):
  """ returns the tuple (i,j,k,l) satisfying
    n = i*1 + j*3 + k*9 + l*27   """
  weighs = (1,3,9,27)
 
  for factors in factors_set():
    sum = 0
    for i in range(len(factors)):
     sum += factors[i] * weighs[i]
    if sum == n:
     return factors

2、利用上面的代码,就能很容易写出我们的函数weigh()。
 

def weigh(pounds):
  weights = (1,3,9,27)
  scalars = linear_combination(pounds)
  left = ""
  right = ""
  for i in range(len(scalars)):
    if scalars[i] == -1:
      left += str(weights[i]) + " "
  elif scalars[i] == 1:
      right += str(weights[i]) + " "
  return (left,right)
 
for i in [2,3,4,7,8,9,20,40]:
  pans = weigh(i)
  print("Left pan: " + str(i) + " plus " + pans[0])
  print("Right pan: " + pans[1] + "n")
Python 相关文章推荐
Python中的defaultdict模块和namedtuple模块的简单入门指南
Apr 01 Python
基于Python实现通过微信搜索功能查看谁把你删除了
Jan 27 Python
Python中json格式数据的编码与解码方法详解
Jul 01 Python
用python做一个搜索引擎(Pylucene)的实例代码
Jul 05 Python
python 读取文本文件的行数据,文件.splitlines()的方法
Jul 12 Python
浅谈pycharm的xmx和xms设置方法
Dec 03 Python
详解Python静态网页爬取获取高清壁纸
Apr 23 Python
pytorch 自定义数据集加载方法
Aug 18 Python
Pytorch DataLoader 变长数据处理方式
Jan 08 Python
Python装饰器结合递归原理解析
Jul 02 Python
Python第三方库安装缓慢的解决方法
Feb 06 Python
python 实现体质指数BMI计算
May 26 Python
利用Python绘制MySQL数据图实现数据可视化
Mar 30 #Python
Python面向对象编程中的类和对象学习教程
Mar 30 #Python
详细介绍Python函数中的默认参数
Mar 30 #Python
在Python中利用Into包整洁地进行数据迁移的教程
Mar 30 #Python
在Linux上安装Python的Flask框架和创建第一个app实例的教程
Mar 30 #Python
使用Python中PDB模块中的命令来调试Python代码的教程
Mar 30 #Python
深入讨论Python函数的参数的默认值所引发的问题的原因
Mar 30 #Python
You might like
PHP+DBM的同学录程序(4)
2006/10/09 PHP
PHP分页显示制作详细讲解
2006/12/05 PHP
php中计算未知长度的字符串哪个字符出现的次数最多的代码
2012/08/14 PHP
php安装ssh2扩展的方法【Linux平台】
2016/07/20 PHP
PHP Laravel 上传图片、文件等类封装
2017/08/16 PHP
Javascript Math ceil()、floor()、round()三个函数的区别
2010/03/09 Javascript
实用的JS正则表达式(手机号码/IP正则/邮编正则/电话等)
2013/01/11 Javascript
nodejs调用cmd命令实现复制目录
2015/05/04 NodeJs
JS实现的文字与图片定时切换效果代码
2015/10/06 Javascript
JS组件中bootstrap multiselect两大组件较量
2016/01/26 Javascript
简单实现js上传文件功能
2017/08/21 Javascript
跟混乱的页面弹窗说再见
2019/04/11 Javascript
vue中el-input绑定键盘按键(按键修饰符)
2020/07/22 Javascript
Vue实现input宽度随文字长度自适应操作
2020/07/29 Javascript
vuex页面刷新导致数据丢失的解决方案
2020/12/10 Vue.js
Vue过滤器,生命周期函数和vue-resource简单介绍
2021/01/12 Vue.js
Python中的闭包详细介绍和实例
2014/11/21 Python
Python魔术方法详解
2015/02/14 Python
python访问抓取网页常用命令总结
2017/04/11 Python
Python列表切片用法示例
2017/04/19 Python
Python2随机数列生成器简单实例
2017/09/04 Python
python3+PyQt5自定义视图详解
2018/04/24 Python
tensorflow saver 保存和恢复指定 tensor的实例讲解
2018/07/26 Python
Python中安装easy_install的方法
2018/11/18 Python
Python在Matplotlib图中显示中文字体的操作方法
2019/07/29 Python
python实现知乎高颜值图片爬取
2019/08/12 Python
Python统计学一数据的概括性度量详解
2020/03/03 Python
Java ExcutorService优雅关闭方式解析
2020/05/30 Python
python实现批量命名照片
2020/06/18 Python
python切片作为占位符使用实例讲解
2021/02/17 Python
HTML5中Canvas与SVG的画图原理比较
2013/01/16 HTML / CSS
运动鞋、街头服装、手表和手袋的实时市场:StockX
2020/11/25 全球购物
预备党员党校学习自我评价分享
2013/11/12 职场文书
离婚起诉书范本
2015/05/18 职场文书
中秋节晚会开场白
2015/05/29 职场文书
世界十大儿童漫画书排名,法国国宝漫画排第五,第二是轰动日本连环
2022/03/18 欧美动漫