这篇文章主要介绍“Python装饰器功能介绍”，在日常操作中，相信很多人在Python装饰器功能介绍问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python装饰器功能介绍”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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示例：寻找宝藏。在一个嵌套元组tuple或列表list中寻找元素'Gold Coin'

import time
from functools import lru_cache
def find_treasure(box):
 for item in box:
  if isinstance(item, (tuple, list)):
   find_treasure(item)
  elif item == 'Gold Coin':
   print('Find the treasure!')
   return True
start = time.perf_counter()
find_treasure(('sth', 'sth', 'sth',
    ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'),
    ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'),
    'Gold Coin', ))
end = time.perf_counter()
run_time_without_cache = end - start
print('在没有Cache的情况下，运行花费了{} s。'.format(run_time_without_cache))
@lru_cache()
def find_treasure_quickly(box):
 for item in box:
  if isinstance(item, (tuple, list)):
   find_treasure(item)
  elif item == 'Gold Coin':
   print('Find the treasure!')
   return True
start = time.perf_counter()
find_treasure_quickly(('sth', 'sth', 'sth',
      ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'),
      ('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth'),
      'Gold Coin', ))
end = time.perf_counter()
run_time_with_cache = end - start
print('在有Cache的情况下，运行花费了{} s。'.format(run_time_with_cache))
print('有Cache比没Cache快{} s。'.format(float(run_time_without_cache-run_time_with_cache)))

最终输出

Find the treasure!
在没有Cache的情况下，运行花费了0.0002182829999810565 s。
Find the treasure!
在有Cache的情况下，运行花费了0.00011638000000857573 s。
有Cache比没Cache快0.00010190299997248076 s。

注记：运行这个示例时我的电脑配置如下

CPU:AMD Ryzen 5 2600
RAM:Kingston HyperX 8Gigabytes 2666

约使用7个月。

这个装饰器可以在函数运行时记录它的输入值与运行结果。当元组('Bad Coin', 'normal coin', 'fish', 'sth', 'any sth')出现第二次时，加了这个装饰器的函数find_the_treasure_quickly不会再次在递归时对这个元组进行查找，而是直接在“备忘录”中找到运行结果并返回！

到此，关于“Python装饰器功能介绍”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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