装饰器介绍

摘要

基于上次花式编程time_all函数出现大量重复操作,此处引入装饰器来说明代码的简洁性。装饰器作为Python中的黑魔法,可以使代码更加简洁优雅,常用于检查变量合法性,日志记录等操作。装饰器会在以后详细讲解,此处请自行查阅资料。

def time_it(text):
    def inner(func):
        def _wrapper(*args, **kwargs):
            t1 = time()
            ret = func(*args, **kwargs)
            t2 = time()
            print(text, t2 - t1)
            return ret
        return _wrapper
    return inner

装饰在每个函数上

@time_it("循环法用时:")  # 装饰在函数上方即可
def fib2(n):
    """
    指定生成n个菲波拉契数
    """
    ret = []
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        ret.append(b)
        a, b = b, a + b
    return ret

@time_it("生成器法用时:")
def fib4(n):
    """生成器"""
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        yield b
        a, b = b, a + b

@time_it("矩阵法用时:")
def fib5(n):
    """矩阵法"""
    ret = []
    m = np.matrix([[1, 1], [1, 0]])
    for i in range(n):
        ret.append((m ** i)[0, 0])
    return ret

if __name__ == '__main__':
    num = 10000 # 主函数直接调用
    fib2(num) # 主函数这里还有重复调用,进一步优化
    fib4(num)
    fib5(num)
# 结果:
循环法用时: 0.007998943328857422
生成器法用时: 3.814697265625e-06
矩阵法用时: 0.4287300109863281

主函数这里还有重复调用,对于重复的操作需要进一步优化,此处引入高阶函数map, 和匿名函数lambda,主函数优化为:

if __name__ == '__main__':
    num = 10000
    funcs = [fib2, fib4, fib5] # 存放调用函数
    for _ in map(lambda f: f(num), funcs): pass
# 结果:
循环法用时: 0.0052640438079833984
生成器法用时: 2.1457672119140625e-06
矩阵法用时: 0.3924410343170166

这样优化的好处是funcs列表可以增加调用函数个数,而不需要修改其余代码:

if __name__ == '__main__':
    num = 10000
    funcs = [fib2, fib5, fib4, fib4, fib5] # 增加函数调用
    for _ in map(lambda f: f(num), funcs): pass
# 结果:
循环法用时: 0.006803989410400391
矩阵法用时: 0.38605594635009766
生成器法用时: 9.5367431640625e-07
生成器法用时: 9.5367431640625e-07
矩阵法用时: 0.4611539840698242

注意:对于不懂的知识点,请自行百度,以便于提高自学能力

总结

本文基于上次花式编程的time_all函数做了优化,优化的目的使得代码更加优雅,便于阅读和管理。引入装饰器是为了说明编程存在很多技巧。以后会详细介绍,感谢各位阅读。

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