如何编写用于缓存的python decorator？

我正在尝试为memoize编写python装饰程序。 我有几个问题

@memoize如何转换为memoize类的调用函数

为什么init需要一个参数

缓存存储在哪里？它是与每个函数关联的还是全局变量？i、 e如果我使用@memoize for，会有两个缓存对象吗 多功能

我得到编译错误

Traceback (most recent call last):
  File "memoize.py", line 17, in <module>
    @memoize
TypeError: __init__() takes exactly 1 argument (2 given)

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“memoize.py”，第17行，在
@回忆
TypeError:\uuuu init\uuuuuu（）正好接受1个参数（给定2个）

您应该记住，

@decorator

只是

func=decorator（func）

的一种语法糖。所以这里有一个区别：

(一)

与

func = decorator(func)  # Just call of __init__
func(...)               # Call of decorator.__call__

但是（2）

类似于

# Call of __init__ plus call of __call__
func = decorator(some_param)(func)  
# Call of closure returned by decorator.__call__
func(...)   

您已经实现了decorator接受（2）语法的参数，但在使用它们时，并没有提供它们，如示例（1）所示。这就是为什么

\uuuu init\uuuu

抱怨，它接收

func

作为第二个参数

您应该在

wrapper

闭包中编写

self.cache

，这样

wrapper

将引用相应的

decorator

对象。只写

缓存

会导致全局变量搜索失败

UPD：我将您的代码更改为接近（1）：

---

你真的想从头开始写这个吗？是的。我正在学习python DecorsorsOK，只是仔细检查一下，因为有一个

lru缓存

decorator。如果你看到这个例子，缓存是memoize类的一个成员变量。没有包装我已经把你的方法改为（1）并发布了代码，但是我建议你应该仔细阅读我的解释。好的。现在应该如何添加ttl？我想使用@memoize（ttl=10）。我尝试在类中的init函数中添加一个参数，但再次出现错误。他说，我希望你会问这个问题。然后您需要将代码从方法（1）更改为（2）。使用原始代码（但更改

缓存

->

self.cache

）。请看我对第二个问题的回答。这是一个非常有用的Python修饰符，适用于许多应用程序。谢谢分享！

func = decorator(func)  # Just call of __init__
func(...)               # Call of decorator.__call__

@decorator(some_param)
def func():
     ...

# Call of __init__ plus call of __call__
func = decorator(some_param)(func)  
# Call of closure returned by decorator.__call__
func(...)   

class memoize:
    def __init__(self, function):
        self.cache = {}
        self.function = function

    def __call__(self, *args, **kwargs):        
        key = str(args) + str(kwargs)
        if key in self.cache:
            return self.cache[key]

        value = self.function(*args, **kwargs)
        self.cache[key] = value
        return value

@memoize
def fib(n):
    if n in (0, 1):
        return 1
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

for i in range(0, 10):
    print(fib(i))

print(fib.cache)