Memoization – свойство функций сохранять (кешировать) результаты вычислений, дабы не вычислять в последствии повторно.
Эта технология оптимизации позволят достичь прироста скорости работы за счет потерь в свободной памяти.
Допустим, у нас есть некая функция bigfunc, результат которой зависят только от переданных в нее аргументов, а сложность вычислений достаточно большая. Естественно нам не хотелось бы производить вычисления при каждом вызове bigfunc если она уже вызывалась ранее с теми же параметрами. Тут то нам на помощь и приходит memoization.
Для python декоратор для функции будет выглядеть следующим образом:
import cPickle
def memoized(func):
memory = {}
def memo(*args,**kwargs):
hash = cPickle.dumps((args, sorted(kwargs.iteritems())))
if hash not in memory:
memory[hash] = func(*args,**kwargs)
return memory[hash]
return memo
Далее, нам достаточно объявить bigfunc как
@memoized
def bigfunc(…):
…
Или переопределить, если она уже объявлена:
bigfunc = memoized(bigfunc)
Декоратор, объявленный в начале статьи, работает только с пиклезуемыми объектами. Если ваша функция работает с непиклезуемыми объектами – вы можете заменить
hash = cPickle.dumps((args, sorted(kwargs.iteritems())))
на
hash = (tuple(args), frozenset(kwargs.items())
но вы потеряете возможность работы с mutable объектами.
Декоратор можно легко модифицировать, для ограничения количества закешированных элементов.
Продолжаю свое небольшое введение в функциональное программирование. На этот раз речь пойдет о списках и методах их обработки в функциональном стиле.
Это продолжение статьи из официального блога автора любимого всеми нами языка. Поэтому повествование ведется от лица самого Гуидо ван Россума. Первая часть здесь.
