对于python装饰器结合递归的进一步理解

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对于python装饰器结合递归的进一步理解

代码如下：

import functools

def memoize(fn):
    print(‘start memoize‘)
    known = dict()
    
    @functools.wraps(fn)
    def memoizer(*args):
        if args not in known:
            print(‘memorize %s‘%args)
            # known[args] = fn(*args)
        for k in known.keys():
                print(‘%s : %s‘%(k, known[k]), end = ‘ ‘)
        print()
        # return known[args]
    return memoizer


@memoize
def nsum(n):
    print(‘now is %s‘%n)
    assert (n >= 0), ‘n must be >= 0‘
    return 0 if n == 0 else n + nsum(n - 1)


@memoize
def fibonacci(n):
    assert (n >= 0), ‘n must be >= 0‘
    return n if n in (0, 1) else fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

if __name__ == ‘__main__‘:
    print(nsum(10))
    print(fibonacci(10))

输出如下：

start memoize
start memoize
memorize 10

None
memorize 10

None

对比代码（把注释的地方去掉后）的输出：

start memoize
start memoize
memorize 10
now is 10
memorize 9
now is 9
memorize 8
now is 8
memorize 7
now is 7
memorize 6
now is 6
memorize 5
now is 5
memorize 4
now is 4
memorize 3
now is 3
memorize 2
now is 2
memorize 1
now is 1
memorize 0
now is 0
(0,) : 0
(0,) : 0 (1,) : 1
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36 (9,) : 45 
(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36 (9,) : 45 (10,) : 55 

通过取消注释的对比，可以得到如下结论：

• 装饰器memoize实际上对于函数nsum()只执行了第一次加载的时候的预处理，然后就是nsum = memoizer。

• 装饰器的实质是通过functools.wraps(fn)获得函数的名字，便于nsum.__name__ ==nsum，并将参数传至memoize(*args)，也就是*args。

• 装饰器通过memory()，和外面的装饰器获得的函数，在内部对函数进行功能改造。在上例子中，通过known[args] = fn(*args)先执行fn函数，即上例子中nsum(10)，然后就进入递归，t同时调用memoizer()和nsum()函数10次，且先memoizer再nsum，而且每次都在``known[args] = fn(*args)`进入递归，也就是每次nsum的执行，故，对于为什么打印konwn中的元素是集中在一起的解释就知道了，到了n == 0，才跳出递归，故，known的第一个元素是0，然后就循环往复。

• 最后，其实，递归函数执行的是fn(*args)，即nsum()。

对于python装饰器结合递归的进一步理解

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