記憶（快取）函式返回值 Python 實現

對於經常呼叫的函式，特別是遞迴函式或計算密集的函式，記憶（快取）返回值可以顯著提高效能。而在 python 裡，可以使用字典來完成。

下面這個計算斐波那契數列的函式fib()具有記憶功能，對於計算過的函式引數可以直接給出答案，不必再計算：

fib_memo = {}
def fib(n):
if n < 2: return 1
if not n in fib_memo:
fib_memo[n] = fib(n-1) + fib(n-2)
return fib_memo[n]

我們可以把這個操作包裝成乙個類memory，這個類的物件都具有記憶功能：

class memoize:
"""memoize(fn) - 乙個和 fn 返回值相同的可呼叫物件，但它具有額外的記憶功能。
只適合引數為不可變物件的函式。
"""def __init__(self, fn):
self.fn = fn
self.memo = {}
def __call__(self, *args):
if not args in self.memo:
self.memo[args] = self.fn(*args)
return self.memo[args]
# 原始函式
def fib(n):
print(f'calculating fib()')
if n < 2: return 1
return fib(n-1) + fib(n-2)
# 使用方法
fib = memoize(fib)

執行測試，計算兩次fib(10)：

calculating fib(10)
calculating fib(9)
calculating fib(8)
calculating fib(7)
calculating fib(6)
calculating fib(5)
calculating fib(4)
calculating fib(3)
calculating fib(2)
calculating fib(1)
calculating fib(0)
8989

可以看到第二次直接輸出 89，沒有經過計算。

對裝飾器熟悉的程式設計師應該已經想到，這個類可以被當成裝飾器使用。在定義fib()的時候可以直接這樣：

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

這和之前的**等價，但是更簡潔明瞭。

之前的memory類只適合包裝引數為不可變物件的函式。原因是我們用到了字典作為儲存介質，將引數作為字典的 key；而在 python 中的 dict 只能把不可變物件作為 key 2，例如數字、字串、元組（裡面的元素也得是不可變物件）。所以提高**通用性，我們只能犧牲執行速度，將函式引數序列化為字串再作為 key 來儲存，如下：

class memoize:
"""memoize(fn) - 乙個和 fn 返回值相同的可呼叫物件，但它具有額外的記憶功能。
此時適合所有函式。
"""def __init__(self, fn):
self.fn = fn
self.memo = {}
def __call__(self, *args):
import pickle
s = pickle.dumps(args)
if not s in self.memo:
self.memo[s] = self.fn(*args)
return self.memo[s]

除了這種手工製作的方法，有乙個第三方庫 joblib 能實現同樣的功能，而且效能更好，適用性更廣。因為上文中的方法是快取在記憶體中的，每次都要比較傳入的引數。對於很大的物件作為引數，如 numpy 陣列，這種方法效能很差。而 joblib.memory 模組提供了乙個儲存在硬碟上的memory類，其用法如下：

首先定義快取目錄：

>>> cachedir = 'your_cache_location_directory'

以此快取目錄建立乙個 memory 物件：

>>> from joblib import memory
>>> memory = memory(cachedir, verbose=0)

使用它和使用裝飾器一樣：

>>> @memory.cache
... def f(n):
...     print(f'running f()')
...     return x

以同樣的引數執行這個函式兩次，只有第一次會真正計算：

>>> print(f(1))
running f(1)
1>>> print(f(1))
1

2 3

（本文完）

記憶（快取）函式返回值 Python 實現

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