关于装饰器函数的一些事情
A few things about decorator functions
我正在尝试理解使用装饰器存储已计算数字值的斐波那契数列示例。例如fib(5)会被计算，当我们到达fib(6)时，它不会再计算fib(5)...
我对装饰器有一点了解，但有些事情让我很困惑。我对下面的代码有几个问题。
from functools import wraps
def dec(func):
values = {}
@wraps(func)
def wrap(*args):
if args not in values:
values[args] = func(*args)
return values[args]
return wrap
@dec
def fib(n):
if n <= 2:
return 1
else:
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
- 为什么
*args 用在 wrap() 中？难道不应该只取一个数字 n 并检查它的值是否在字典中吗？为什么args有些地方叫with，有些地方不叫*？
- 当函数
fib被递归调用时会发生什么（装饰函数如何表现）。我首先认为它在每次递归期间都会进入该函数，但这不对，因为值字典会重置？那么它是否只输入 wrap() 函数？
- 为什么它 return 在末尾换行？
什么是*args
*args 匹配所有剩余参数作为元组。举个例子：
def f(*args):
print(args)
f('a', 'b')
# output: ('a', 'b')
在这种情况下，它用于使用完全相同的参数调用内部函数，无论它们可能是什么。您还可以使用双星来匹配关键字参数，目前只有位置参数有效。
递归调用 fib 会发生什么
当用 @ 装饰函数时，引用会立即被覆盖。当 fib 在自身内部调用 fib() 时，它首先在本地范围内查找具有该名称的变量。由于存在 none，它将在下一个范围内查找，在本例中为全局范围。在那里，它找到一个名为 fib 的变量，它实际上是从装饰器分配给 wrap 函数的，原始 fib 的“上下文”是 func。
查找闭包以了解有关其工作原理的更多信息。
为什么装饰器return wrap最后
装饰器基本上是用一个函数替换另一个函数。它像函数一样调用 @ 之后的变量，然后用该调用的结果替换由 def 定义的新函数。在这种情况下，您想将其替换为 wrap，一个可能调用也可能不调用旧函数的新函数。
如果你不return任何东西，变量fib将简单地设置为None（默认return值），你不能呼叫 None.
1- 你完全正确。不需要“*”，因为您只检查传递给函数的值。所以简单地称它为“n”。
2-首先让我们弄清楚标签“fib”在你使用“@dec”之后是什么？实际上它现在是装饰器中的内部函数（我的意思是“包装”函数）。为什么 ？因为@dec 实际上是这样做的：
fib = dec(fib)
所以调用了“dec”装饰器，它是什么return？ “包装”功能。什么是“换行”功能？这是一个包含“值”字典的闭包。
无论何时调用装饰器，装饰器的主体都只执行一次。所以只有一个“值”字典。在执行“dec”装饰器的主体期间还会发生什么？除了 return 引用“wrap”函数外，别无其他。就是这样。
现在，当您调用“fib”函数（最初是“wrap”函数）时，此闭包正常运行，因为它只是一个递归函数，只是它具有额外的缓存功能。
3- 因为你需要有一个内部函数的句柄（这里是“wrap”函数）。您想稍后调用它以计算 Fibonacci。
只需添加一些打印语句，您就可以很好地了解这里发生的事情，例如：
from functools import wraps
def dec(func):
values = {}
@wraps(func)
def wrap(*args):
print("args: ", args, " *args:", *args, args not in values, values)
if args not in values:
values[args] = func(*args)
return values[args]
print("Wrap", wrap)
return wrap
@dec
def fib(n):
if n <= 2:
return 1
else:
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
print("Answer", fib(5))
所以，这个输出是：
Wrap <function fib at 0x7facac4b70d0>
args: (5,) *args: 5 True {}
args: (4,) *args: 4 True {}
args: (3,) *args: 3 True {}
args: (2,) *args: 2 True {}
args: (1,) *args: 1 True {(2,): 1}
args: (2,) *args: 2 False {(2,): 1, (1,): 1, (3,): 2}
args: (3,) *args: 3 False {(2,): 1, (1,): 1, (3,): 2, (4,): 3}
Answer 5
首先从问题的最后一部分开始，正如您从输出中看到的那样，当 Python 在到达print 语句。这只发生一次，它使您随后对 fib 的调用能够调用已经包装的函数。
为了让包装函数工作，它需要知道传递给包装函数的参数是什么，它通过 *args 查看传递的参数，它需要这些参数以便记住它和它的结果。
args 和 *args 之间的区别归结为 tuple unpacking。您可以从上面的输出中看到 args 包含，例如(1, )，*args 将其解压缩为 1。
因此，通过在包装函数中使用 args，它实际上并没有像您怀疑的那样将数字作为键存储在 values 字典中，而是包含数字的元组。在这种情况下，可以进行解包，但这将是一个不必要的额外步骤。
这也让您很好地了解递归发生的方式，因为在第一次调用 fib(n) 时，return 语句的第一部分是 return fib(n - 1)，所以需要在 fib(n-2) 之前进行评估，因此这会立即导致从 n 到 1 的每个值的记忆，然后你return 备份递归堆栈，评估 fib(n-2)，但所有这些结果都可以由 values 满足，无需进一步递归调用 fib.
我正在尝试理解使用装饰器存储已计算数字值的斐波那契数列示例。例如fib(5)会被计算，当我们到达fib(6)时，它不会再计算fib(5)...
我对装饰器有一点了解，但有些事情让我很困惑。我对下面的代码有几个问题。
from functools import wraps
def dec(func):
values = {}
@wraps(func)
def wrap(*args):
if args not in values:
values[args] = func(*args)
return values[args]
return wrap
@dec
def fib(n):
if n <= 2:
return 1
else:
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
- 为什么
*args用在wrap()中？难道不应该只取一个数字 n 并检查它的值是否在字典中吗？为什么args有些地方叫with，有些地方不叫*？ - 当函数
fib被递归调用时会发生什么（装饰函数如何表现）。我首先认为它在每次递归期间都会进入该函数，但这不对，因为值字典会重置？那么它是否只输入wrap()函数？ - 为什么它 return 在末尾换行？
什么是*args
*args 匹配所有剩余参数作为元组。举个例子：
def f(*args):
print(args)
f('a', 'b')
# output: ('a', 'b')
在这种情况下，它用于使用完全相同的参数调用内部函数，无论它们可能是什么。您还可以使用双星来匹配关键字参数，目前只有位置参数有效。
递归调用 fib 会发生什么
当用 @ 装饰函数时，引用会立即被覆盖。当 fib 在自身内部调用 fib() 时，它首先在本地范围内查找具有该名称的变量。由于存在 none，它将在下一个范围内查找，在本例中为全局范围。在那里，它找到一个名为 fib 的变量，它实际上是从装饰器分配给 wrap 函数的，原始 fib 的“上下文”是 func。
查找闭包以了解有关其工作原理的更多信息。
为什么装饰器return wrap最后
装饰器基本上是用一个函数替换另一个函数。它像函数一样调用 @ 之后的变量，然后用该调用的结果替换由 def 定义的新函数。在这种情况下，您想将其替换为 wrap，一个可能调用也可能不调用旧函数的新函数。
如果你不return任何东西，变量fib将简单地设置为None（默认return值），你不能呼叫 None.
1- 你完全正确。不需要“*”，因为您只检查传递给函数的值。所以简单地称它为“n”。
2-首先让我们弄清楚标签“fib”在你使用“@dec”之后是什么？实际上它现在是装饰器中的内部函数（我的意思是“包装”函数）。为什么 ？因为@dec 实际上是这样做的：
fib = dec(fib)
所以调用了“dec”装饰器，它是什么return？ “包装”功能。什么是“换行”功能？这是一个包含“值”字典的闭包。
无论何时调用装饰器，装饰器的主体都只执行一次。所以只有一个“值”字典。在执行“dec”装饰器的主体期间还会发生什么？除了 return 引用“wrap”函数外，别无其他。就是这样。
现在，当您调用“fib”函数（最初是“wrap”函数）时，此闭包正常运行，因为它只是一个递归函数，只是它具有额外的缓存功能。
3- 因为你需要有一个内部函数的句柄（这里是“wrap”函数）。您想稍后调用它以计算 Fibonacci。
只需添加一些打印语句，您就可以很好地了解这里发生的事情，例如：
from functools import wraps
def dec(func):
values = {}
@wraps(func)
def wrap(*args):
print("args: ", args, " *args:", *args, args not in values, values)
if args not in values:
values[args] = func(*args)
return values[args]
print("Wrap", wrap)
return wrap
@dec
def fib(n):
if n <= 2:
return 1
else:
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
print("Answer", fib(5))
所以，这个输出是：
Wrap <function fib at 0x7facac4b70d0>
args: (5,) *args: 5 True {}
args: (4,) *args: 4 True {}
args: (3,) *args: 3 True {}
args: (2,) *args: 2 True {}
args: (1,) *args: 1 True {(2,): 1}
args: (2,) *args: 2 False {(2,): 1, (1,): 1, (3,): 2}
args: (3,) *args: 3 False {(2,): 1, (1,): 1, (3,): 2, (4,): 3}
Answer 5
首先从问题的最后一部分开始，正如您从输出中看到的那样，当 Python 在到达print 语句。这只发生一次，它使您随后对 fib 的调用能够调用已经包装的函数。
为了让包装函数工作，它需要知道传递给包装函数的参数是什么，它通过 *args 查看传递的参数，它需要这些参数以便记住它和它的结果。
args 和 *args 之间的区别归结为 tuple unpacking。您可以从上面的输出中看到 args 包含，例如(1, )，*args 将其解压缩为 1。
因此，通过在包装函数中使用 args，它实际上并没有像您怀疑的那样将数字作为键存储在 values 字典中，而是包含数字的元组。在这种情况下，可以进行解包，但这将是一个不必要的额外步骤。
这也让您很好地了解递归发生的方式，因为在第一次调用 fib(n) 时，return 语句的第一部分是 return fib(n - 1)，所以需要在 fib(n-2) 之前进行评估，因此这会立即导致从 n 到 1 的每个值的记忆，然后你return 备份递归堆栈，评估 fib(n-2)，但所有这些结果都可以由 values 满足，无需进一步递归调用 fib.