Напишите декоратор cached который будет кэшировать результат вызова функции

(Решено) Напишите декоратор cached, который будет кэшировать результат вызова функции.Пример того, как можно будет использовать ваш декоратор:@cached def fi…

Напишите декоратор cached, который будет кэшировать результат вызова функции.
Пример того, как можно будет использовать ваш декоратор:
@cached
def fib(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fib(n – 1) + fib(n – 2)

Ваш вопрос в очереди на обработку, пожалуйста подождите.

Не закрывайте страницу. Нейросеть пишет ответ. Он появится тут.
Этот ответ написан нейросетью.

Внимание! Ответы искусственного интеллекта могут быть неточными. Не полагайтесь на них в медицине, юриспруденции, финансах и вопросах безопасности. При принятии важных решений всегда консультируйтесь с профильными специалистами.
Администрация сайта не несет ответственности за любой автоматически созданный контент. Если вы обнаружили ошибки, пожалуйста, сообщите об этом через кнопку «репорт» внизу ответа и мы примем соответствующие меры. Спасибо за вашу помощь в улучшении качества нашего сервиса.

Ответ нейросети:

Декоратор cached является мощным инструментом для оптимизации производительности приложений. Этот декоратор позволяет сохранять результаты вызова функций в кэше и использовать их для следующих вызовов, вместо того чтобы вычислять функцию заново каждый раз. Это особенно полезно при выполнении длительных исторических запросов к базе данных или при работе с любыми другими ресурсами, которые могут быть кэшированы.

Для начала мы определим декоратор:

def cached(func):
cache = <>
def wrapper(*args, **kwargs):
if args in cache and kwargs in cache[args]:
return cache[args][kwargs]
result = func(*args, **kwargs)
if args not in cache:
cache[args] = <>
cache[args][kwargs] = result
return result
return wrapper

Как вы можете видеть, декоратор создает словарь, который будет использоваться для кэширования результатов. В декораторе определен дополнительный вложенный метод wrapper, который используется для замены исходной функции и который добавляет логику кэширования. Внутри этой функции wrapper мы проверяем, было ли ранее вызов данной функции с такими же аргументами и ключевыми словами, и если да — возвращаем сохраненный результат. Если вызов первый, мы вычисляем результат функции и сохраняем его в кэш.

Теперь мы можем использовать декоратор cached для кэширования результата вызова функции. Вот пример такой функции на языке Python:

@cached
def fib(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fib(n — 1) + fib(n — 2)

Эта функция фибоначчи возвращает i-е число Фибоначчи. Если n меньше 3, то возвращается 1. Иначе возвращается сумма двух предыдущих чисел Фибоначчи. Если мы вызываем эту функцию для n = 5, она выполнится следующим образом:

fib(5) = fib(4) + fib(3)
fib(4) = fib(3) + fib(2)
fib(3) = fib(2) + fib(1)

затем функция вернется в fib(4):

fib(4) = fib(3) + fib(2)

fib(5) = fib(4) + fib(3)

Декоратор cached позволяет кэшировать решение для fib(3) и fib(2) при первом вызове функции. Когда функция вызывается второй раз, результат для fib(3) и fib(2) возвращает из кэша. Как только кэш заполнится строками fib(2) и fib(1), последующие вызовы будут немедленно возвращены из кэша.

Обработка кэширования при помощи декоратора cached позволяет работать с функциями, которые требуют много времени и ресурсов. Такой декоратор может значительно ускорить работу Вашего приложения и продуктивно использоваться при решении различных задач.

В этом примере мы создали декоратор cached для кэширования результатов вызова функции. Теперь Вы знаете, как использовать этот декоратор для улучшения производительности и оптимизации ресурсов. Зная как именно работает декоратор, вам будет легче применять его для решения задач.

Чтобы оставить комментарий, необходимо авторизоваться.

Задай любой вопрос нейросети!

она справится с любой поставленной задачей быстрее чем поиск в Яндекс.

Для того, чтобы задать вопрос нейросети, необходимо войти на сайт.

Последние вопросы

Последние вопросы:

(c) ChatGPT по русски 2023. Все права защищены. При обнаружении неправомерного контента пишите на [email protected]

Хотите задать любой вопрос нейросети?

Нажимая «Регистрация» или «Войти через Google», вы соглашаетесь с Публичной офертой, даете Согласие на обработку персональных данных, а также подтверждаете что вам есть 18 лет»

Форма репорта неправомерного контента.

Обратная связь с администрацией проекта

Уведомление об использовании cookie файлов

Наш сайт, как и большинство других, использует файлы cookie и другие похожие технологии (пиксельные тэги и т. п.), чтобы предоставлять услуги, наиболее отвечающие Вашим интересам и потребностям, а также собирать статистическую и маркетинговую информацию для анализа и совершенствования наших услуг и сайтов.

При использовании данного сайта, вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie и других похожих технологий в соответствии с настоящим Уведомлением.

Если Вы не согласны, чтобы мы использовали данный тип файлов, Вы должны соответствующим образом установить настройки Вашего браузера или не использовать наш сайт.

Обращаем Ваше внимание на то, что при блокировании или удалении cookie файлов, мы не можем гарантировать корректную работу нашего сайта в Вашем браузере.

Cookie файлы, которые сохраняются через веб-сайт, не содержат сведений, на основании которых можно Вас идентифицировать.

Что такое файл cookie и другие похожие технологии

Файл cookie представляет собой небольшой текстовый файл, сохраняемый на вашем компьютере, смартфоне или другом устройстве, которое Вы используете для посещения интернет-сайтов.

Некоторые посещаемые Вами страницы могут также собирать информацию, используя пиксельные тэги и веб-маяки, представляющие собой электронные изображения, называемые одно-пиксельными (1×1) или пустыми GIF-изображениями.

Файлы cookie могут размещаться на вашем устройстве нами («собственные» файлы cookie) или другими операторами (файлы cookie «третьих лиц»).

Мы используем два вида файлов cookie на сайте: «cookie сессии» и «постоянные cookie». Cookie сессии — это временные файлы, которые остаются на устройстве пока вы не покинете сайт. Постоянные cookie остаются на устройстве в течение длительного времени или пока вы вручную не удалите их (как долго cookie останется на вашем устройстве будет зависеть от продолжительности или «времени жизни» конкретного файла и настройки вашего браузера).

Cookie файлы бывают различных типов:

Необходимые. Эти файлы нужны для обеспечения правильной работы сайта, использования его функций. Отключение использования таких файлов приведет к падению производительности сайта, невозможности использовать его компоненты и сервисы.

Файлы cookie, относящиеся к производительности, эффективности и аналитике. Данные файлы позволяют анализировать взаимодействие посетителей с сайтом, оптимизировать содержание сайта, измерять эффективность рекламных кампаний, предоставляя информацию о количестве посетителей сайта, времени его использования, возникающих ошибках.

Функциональные файлы cookie запоминают пользователей, которые уже заходили на наш сайт, их индивидуальные параметры (такие как язык и регион, например) и предпочтения, и помогают индивидуализировать содержание сайта.

Рекламные файлы cookie определяют, какие сайты Вы посещали и как часто, какие ссылки Вы выбирали, что позволяет показывать Вам рекламные объявления, которые заинтересуют именно Вас.

Электронная почта. Мы также можем использовать технологии, позволяющие отслеживать, открывали ли вы, прочитали или переадресовывали определенные сообщения, отправленные нами на вашу электронную почту. Это необходимо, чтобы сделать наши средства коммуникации более полезными для пользователя. Если вы не желаете, чтобы мы получали сведения об этом, вам нужно аннулировать подписку посредством ссылки «Отписаться» («Unsubscribe»), находящейся внизу соответствующей электронной рассылки.

Кнопки доступа к социальным сетям. Они используются для того, чтобы пользователи могли поделиться ссылкой на страницу в социальных сетях или сделать электронную закладку. Данные кнопки являются ссылками на веб-сайты социальных сетей, принадлежащих третьим лицам, которые, в свою, очередь могут фиксировать информацию о вашей активности в интернете, в том числе на нашем сайте. Пожалуйста, ознакомьтесь с соответствующими условиями использования и политикой конфиденциальности таких сайтов для понимания того, как они используют ваши данные, и того, как можно отказаться от использования ими ваших данных или удалить их.

Сторонние веб-сервисы. Иногда на данном сайте мы используем сторонние веб-сервисы. Например, для отображения тех или иных элементов (изображения, видео, презентации и т. п.), организации опросов и т. п. Как и в случае с кнопками доступа к социальным сетям, мы не можем препятствовать сбору этими сайтами или внешними доменами информации о том, как вы используете содержание сайта.

Как управлять файлами cookie?

Большинство интернет-браузеров изначально настроены на автоматический прием файлов cookie.

В любое время Вы можете изменить настройки вашего браузера таким образом, чтобы блокировать файлы cookie или предупреждать вас о том, когда они будут отправляться к вам на устройство (обратитесь к руководству использования конкретного браузера). Отключение файлов cookie может повлиять на Вашу работу в интернете.

Если вы используете несколько устройств и (или) браузеров для доступа в интернет, соответствующие настройки должны быть изменены в каждом из них.

Заключительные положения

По собственному усмотрению мы можем периодически изменять настоящее Уведомление.

По возникающим вопросам с нами можно связаться, используя контакты, размещенные на нашем сайте.

Кэширование возвращаемых значений в декораторах

Декораторы могут обеспечить хороший механизм для кэширования и запоминания. В качестве примера рассмотрим рекурсивное определение последовательности Фибоначчи:

def fib(num): if num  2: return num return fib(num - 1) + fib(num - 2) 

Хотя реализация проста, ее производительность во время выполнения ужасна:

>>> start = time.perf_counter(); fib(20); print('Time run:', time.perf_counter() - start) # 6765 # Time run: 0.005267535000712087 >>> start = time.perf_counter(); fib(30); print('Time run:', time.perf_counter() - start) # 832040 # Time run: 0.1682777839996561 

Чтобы вычислить десятое число Фибоначчи, вам нужно вычислить только предыдущие числа Фибоначчи, но эта реализация каким-то образом требует колоссальных 177 вычислений. Ситуация быстро ухудшается для fib(20) — 21891 вычисление и почти 2,7 миллиона вычислений для fib(30) . Это происходит потому, что код продолжает вычислять числа Фибоначчи, которые уже известны.

Обычным решением является реализация чисел Фибоначчи с использованием цикла for . in и таблицы подстановки. Простое кэширование вычислений также делает свое дело:

import functools def cache(func): """Кэш предыдущих вызовов функций""" @functools.wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): cache_key = args + tuple(kwargs.items()) if cache_key not in wrapper.cache: wrapper.cache[cache_key] = func(*args, **kwargs) return wrapper.cache[cache_key] wrapper.cache = dict() return wrapper @cache def fib(num): if num  2: return num return fibonacci(num - 1) + fibonacci(num - 2) 

Кэш работает как таблица подстановки, поэтому теперь функция fib() выполняет необходимые вычисления только один раз. Это сразу заметно по времени выполнения функции. Сравните с предыдущим запуском функции, без кэширующего декоратора в начале материала:

>>> import time >>> start = time.perf_counter(); fib(20); print('Time run:', time.perf_counter() - start) # 6765 # Time run: 4.560499928629724e-05 >>> start = time.perf_counter(); fib(30); print('Time run:', time.perf_counter() - start) # 832040 # Time run: 0.000410601000112365 

В стандартной библиотеке доступны 2 кэширующих декоратора:

• Декоратор @functools.cache модуля functools представляет собой простой легкий неограниченный кеш функций. Иногда называется «memoization».
• Декоратор @functools.lru_cache кэш LRU. Этот декоратор имеет больше возможностей, чем тот, который представлен для примера.

import functools, time @functools.lru_cache(maxsize=50) def fib(num): if num  2: return num return fib(num - 1) + fib(num - 2) >>> start = time.perf_counter(); fib(30); print('Time run:', time.perf_counter() - start) # 832040 # Time run: 0.00011347100007697009 >>> fib.cache_info() # CacheInfo(hits=28, misses=31, maxsize=50, currsize=31) 

Можно использовать метод fib.cache_info() , чтобы увидеть, как работает кэш, так-же можно его настроить, если это необходимо.

В декораторе @functools.lru_cache(maxsize=50) , параметр maxsize указывает сколько последних вызовов кэшируется. Значение по умолчанию равно 128, но вы можете указать maxsize=None для кэширования всех вызовов функций. Однако имейте в виду, что это может вызвать проблемы с памятью.

• КРАТКИЙ ОБЗОР МАТЕРИАЛА.
• Захват аргументов функцией декоратором
• Возврат значений из декорируемой функции
• Атрибут __name__ декорируемой функции
• Шаблон декоратора общего назначения
• Декораторы с аргументами
• Вложенные декораторы
• Кэширование значений в декораторах Python
• Использование класса как декоратора
• Декорирование методов класса
• Декорирование классов

6 Python декораторов, которые значительно упростят ваш код

Лучшая функция Python, которая применяет эту философию из «дзен Python», — это декоратор.

Декораторы могут помочь вам писать меньше кода для реализации сложной логики и повторно использовать его повсюду.

Более того, существует множество замечательных встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают нам жизнь, поскольку мы можем просто использовать одну строчку кода для добавления сложных функций к существующим функциям или классам.

Болтать не буду. Давайте посмотрим на отобранные мной 6 декораторов, которые покажут вам, насколько элегантен Python.

1. @lru_cache: Ускоряем программы кэшированием

Самый простой способ ускорить работу функций Python с помощью трюков кэширования — использовать декоратор @lru_cache.

Этот декоратор можно использовать для кэширования результатов функции, так что последующие вызовы функции с теми же аргументами не будут выполняться снова.

Это особенно полезно для функций, которые требуют больших вычислительных затрат или часто вызываются с одними и теми же аргументами.

Рассмотрим интуитивно понятный пример:

import time def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) start_time = time.perf_counter() print(fibonacci(30)) end_time = time.perf_counter() print(f"The execution time: seconds") # The execution time: 0.18129450 seconds

Приведенная выше программа вычисляет N-ое число Фибоначчи с помощью функции Python. Это занимает много времени, поскольку при вычислении fibonacci(30) многие предыдущие числа Фибоначчи будут вычисляться много раз в процессе рекурсии.

Теперь давайте ускорим этот процесс с помощью декоратора @lru_cache:

from functools import lru_cache import time @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) start_time = time.perf_counter() print(fibonacci(30)) end_time = time.perf_counter() print(f"The execution time: seconds") # The execution time: 0.00002990 seconds

Как видно из приведенного выше кода, после использования декоратора @lru_cache мы можем получить тот же результат за 0,00002990 секунды, что намного быстрее, чем предыдущие 0,18129450 секунды.

Декоратор @lru_cache имеет параметр maxsize, который определяет максимальное количество результатов для хранения в кэше. Когда кэш заполнен и необходимо сохранить новый результат, наименее использованный результат вытесняется из кэша, чтобы освободить место для нового. Это называется стратегией наименее использованного результата (LRU).

По умолчанию maxsize установлен на 128. Если оно установлено в None, как в нашем примере, функции LRU отключены, и кэш может расти без ограничений.

2. @total_ordering: Добавляем недостающие методы сравнения

Декоратор @total_ordering из модуля functools используется для генерации недостающих методов сравнения для класса Python на основе тех, которые определены.

from functools import total_ordering @total_ordering class Student: def __init__(self, name, grade): self.name = name self.grade = grade def __eq__(self, other): return self.grade == other.grade def __lt__(self, other): return self.grade < other.grade student1 = Student("Alice", 85) student2 = Student("Bob", 75) student3 = Student("Charlie", 85) print(student1 < student2) # False print(student1 >student2) # True print(student1 == student3) # True print(student1 = student2) # True

Как видно из приведенного выше кода, в классе Student нет определений для методов ge, gt и le. Однако благодаря декоратору @total_ordering результаты наших сравнений между различными экземплярами будут правильными.

Преимущества этого декоратора очевидны:

• Он может сделать ваш код чище и сэкономить ваше время. Поскольку вам не нужно писать все методы сравнения.
• Некоторые старые классы могут не определять достаточно методов сравнения. Безопаснее добавить к нему декоратор @total_ordering для дальнейшего использования.

3. @contextmanager: Кастомный менеджер контекстов

В Python есть механизм менеджмента контекста, который поможет вам правильно управлять ресурсами.

В основном нам нужно просто использовать операторы with:

with open("test.txt",'w') as f: f.write("Yang is writing!")

Как показано в приведенном выше коде, мы можем открыть файл с помощью оператора with, чтобы он был закрыт автоматически после записи. Нам не нужно явно вызывать функцию f.close(), чтобы закрыть файл.

Иногда нам нужно определить индивидуальный менеджер контекста для каких-то особых требований. В этом случае декоратор @contextmanager - наш друг.

Например, следующий код реализует простой настраиваемый контекстный менеджер, который может выводить соответствующую информацию при открытии или закрытии файла.

from contextlib import contextmanager @contextmanager def file_manager(filename, mode): print("The file is opening. ") file = open(filename,mode) yield file print("The file is closing. ") file.close() with file_manager('test.txt', 'w') as f: f.write('Yang is writing!') # The file is opening. # The file is closing. 

4. @property: Настраиваем геттеры и сеттеры для классов

Геттеры и сеттеры - важные понятия в объектно-ориентированном программировании (ООП).

Для каждой переменной экземпляра класса метод getter возвращает ее значение, а метод setter устанавливает или обновляет ее значение. Учитывая это, геттеры и сеттеры также известны как аксессоры и мутаторы, соответственно.

Они используются для защиты данных от прямого и неожиданного доступа или изменения.

Различные языки ООП имеют разные механизмы для определения геттеров и сеттеров. В Python мы можем просто использовать декоратор @property.

class Student: def __init__(self): self._score = 0 @property def score(self): return self._score @score.setter def score(self, s): if 0 

from functools import cached_property class Circle: def __init__(self, radius): self.radius = radius @cached_property def area(self): return 3.14 * self.radius ** 2 circle = Circle(10) print(circle.area) # prints 314.0 print(circle.area) # returns the cached result (314.0) directly

import atexit @atexit.register def goodbye(): print("Bye bye!") print("Hello Yang!")

Hello Yang! Bye bye!

function f(x) < return Math.random() * x; // random для удобства тестирования >function makeCaching(f) < /* ваш код */ >f = makeCaching(f); var a, b; a = f(1); b = f(1); alert( a == b ); // true (значение закешировано) b = f(2); alert( a == b ); // false, другой аргумент => другое значение

function f(x) < return Math.random()*x; >function makeCaching(f) < var cache = <>; return function(x) < if (!(x in cache)) < cache[x] = f.call(this, x); >return cache[x]; >; > f = makeCaching(f); var a = f(1); var b = f(1); alert( a == b ); // true (значение закешировано) b = f(2); alert( a == b ); // false, другой аргумент => другое значение

function makeCaching(f) < var cache = <>; return function(x) < if (!(x in cache)) < cache[x] = f.call(this, x); >return cache[x]; >; >