


Comment utiliser des décorateurs pour améliorer les performances des fonctions Python
Comment utiliser les décorateurs pour améliorer les performances des fonctions Python
Python est un langage de programmation orienté objet de haut niveau qui est largement utilisé dans divers domaines pour sa syntaxe concise et ses fonctions puissantes. Cependant, comme Python est un langage interprété, son efficacité d’exécution est relativement faible, ce qui peut poser problème pour certaines applications ayant des exigences de performances élevées.
Pour améliorer les performances des fonctions Python, nous pouvons utiliser des décorateurs. Un décorateur est une fonction spéciale qui accepte une fonction comme argument et renvoie une nouvelle fonction comme résultat. En encapsulant la fonction d'origine dans une fonction de décorateur, nous pouvons optimiser l'exécution de la fonction en effectuant quelques opérations supplémentaires avant ou après l'appel de la fonction d'origine.
Voici un exemple d'utilisation de décorateurs pour améliorer les performances d'une fonction Python :
import time def performance_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time = time.time() result = func(*args, **kwargs) end_time = time.time() print(f"函数 {func.__name__} 的执行时间为 {end_time - start_time} 秒") return result return wrapper @performance_decorator def my_function(): # 这里是你的函数代码 pass my_function()
Dans l'exemple ci-dessus, nous avons défini une fonction de décorateur nommée performance_decorator
. À l'intérieur de cette fonction, nous créons une nouvelle fonction appelée wrapper
pour envelopper la fonction d'origine. À l'intérieur de la fonction wrapper
, nous enregistrons l'heure de début et l'heure de fin d'exécution de la fonction, et imprimons l'heure d'exécution de la fonction. performance_decorator
的装饰器函数。在这个函数内部,我们创建了一个名为 wrapper
的新函数来包装原始函数。在 wrapper
函数内部,我们记录了函数的执行开始时间和结束时间,并打印出函数的执行时间。
然后,我们使用装饰器语法 @performance_decorator
把 my_function
函数包装在 performance_decorator
装饰器中。当我们调用 my_function()
时,实际上是调用了 performance_decorator(my_function)
,然后再调用返回的 wrapper
函数。
通过这样的方式,我们可以方便地为任意的函数添加性能统计功能,而无需修改原始函数的代码。这种方式使得代码的重用性和可维护性更高。
除了性能统计,装饰器还可以用于实现缓存和日志记录等功能。下面是一个使用装饰器实现缓存功能的示例:
cache = {} def cache_decorator(func): def wrapper(*args): if args in cache: return cache[args] result = func(*args) cache[args] = result return result return wrapper @cache_decorator def fib(n): if n < 2: return n return fib(n-1) + fib(n-2) print(fib(10))
在上面的示例中,我们定义了一个名为 cache
的字典用于缓存函数的执行结果。然后我们定义了一个名为 cache_decorator
的装饰器函数,它接受一个参数,并返回一个新的函数。
在 wrapper
函数中,我们首先检查缓存中是否存在已计算好的结果,如果存在,则直接返回,否则计算结果并缓存起来。这样,下次再调用相同的参数时,就可以直接从缓存中取得结果,而无需重新计算。
最后,我们使用装饰器语法 @cache_decorator
把 fib
函数包装在 cache_decorator
装饰器中。这样,当我们调用 fib(10)
时,实际上是调用了 cache_decorator(fib)(10)
@performance_decorator
pour envelopper la fonction my_function
dans le décorateur performance_decorator
. Lorsque nous appelons my_function()
, nous appelons en fait performance_decorator(my_function)
, puis appelons la fonction wrapper
renvoyée. De cette façon, nous pouvons facilement ajouter des fonctions de statistiques de performances à n'importe quelle fonction sans modifier le code de la fonction d'origine. Cette approche rend le code plus réutilisable et maintenable. En plus des statistiques de performances, les décorateurs peuvent également être utilisés pour implémenter des fonctions telles que la mise en cache et la journalisation. Voici un exemple d'utilisation d'un décorateur pour implémenter la fonctionnalité de mise en cache : 🎜rrreee🎜Dans l'exemple ci-dessus, nous définissons un dictionnaire nommé cache
pour mettre en cache les résultats d'exécution de la fonction. Ensuite, nous définissons une fonction décoratrice appelée cache_decorator
qui prend un paramètre et renvoie une nouvelle fonction. 🎜🎜Dans la fonction wrapper
, on vérifie d'abord si le résultat calculé existe dans le cache. S'il existe, il sera renvoyé directement sinon, le résultat sera calculé et mis en cache. De cette façon, la prochaine fois que les mêmes paramètres seront appelés, les résultats pourront être obtenus directement depuis le cache sans recalcul. 🎜🎜Enfin, nous utilisons la syntaxe du décorateur @cache_decorator
pour envelopper la fonction fib
dans le décorateur cache_decorator
. De cette façon, lorsque nous appelons fib(10)
, nous appelons en fait cache_decorator(fib)(10)
, réalisant ainsi la fonction de cache de la fonction. 🎜🎜A travers ces exemples, nous pouvons constater le pouvoir des décorateurs. Il nous permet d'implémenter diverses fonctions supplémentaires en encapsulant simplement des fonctions, améliorant ainsi les performances et l'évolutivité des fonctions Python. 🎜🎜En résumé, les décorateurs sont un moyen efficace d'améliorer les performances des fonctions Python. En définissant les fonctions du décorateur et en utilisant la syntaxe du décorateur, nous pouvons facilement ajouter des fonctionnalités supplémentaires à la fonction, optimisant ainsi le processus d'exécution de la fonction. Qu'il s'agisse de fonctions telles que les statistiques de performances, la mise en cache ou la journalisation, les décorateurs peuvent nous aider à les implémenter et à rendre le code plus flexible et plus maintenable. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.

VS Code peut fonctionner sur Windows 8, mais l'expérience peut ne pas être excellente. Assurez-vous d'abord que le système a été mis à jour sur le dernier correctif, puis téléchargez le package d'installation VS Code qui correspond à l'architecture du système et l'installez comme invité. Après l'installation, sachez que certaines extensions peuvent être incompatibles avec Windows 8 et doivent rechercher des extensions alternatives ou utiliser de nouveaux systèmes Windows dans une machine virtuelle. Installez les extensions nécessaires pour vérifier si elles fonctionnent correctement. Bien que le code VS soit possible sur Windows 8, il est recommandé de passer à un système Windows plus récent pour une meilleure expérience de développement et une meilleure sécurité.

Les extensions de code vs posent des risques malveillants, tels que la cachette de code malveillant, l'exploitation des vulnérabilités et la masturbation comme des extensions légitimes. Les méthodes pour identifier les extensions malveillantes comprennent: la vérification des éditeurs, la lecture des commentaires, la vérification du code et l'installation avec prudence. Les mesures de sécurité comprennent également: la sensibilisation à la sécurité, les bonnes habitudes, les mises à jour régulières et les logiciels antivirus.

Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.
