Python：为字典使用生成器和装饰器

Question

我设计了一个问题，目的是考验大家在Python中使用生成器、装饰器和字典的能力。

不过，我自己没法解决这个练习，想知道这是否真的能解决。

能不能用一个装饰器函数来缓存函数的输出，并把结果以字典的形式存储起来，这个装饰器还要包裹一个生成器？

这个练习是：

写一个装饰器，用来缓存函数调用的结果。把参数和结果的对应关系存储在函数对象的一个属性中的字典里。用生成器函数来生成这些结果。然后在斐波那契函数上测试你的代码。

我尝试这样实现：

def cachefunc(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        return {func.__name__ + '(' + str(list(args))[1:-1] + ')' : str(result)}
    wrapper.__name__ = func.__name__
    wrapper.__doc__ = func.__doc__
    return wrapper

@cachefunc
def fibonacci(n):
    assert n >= 0
    if n < 2:
        return n
    else:
        return (fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2))
def allfib():
    n = 0
    while True:
        yield fibonacci(n)
        n += 1

result = []
generator = allfib()
while len(result) < 10:
    x = next(generator)
    result.append(x)
print result

但是，我遇到了以下错误：

python dg.py
Traceback (most recent call last):
  File "dg.py", line 32, in <module>
    x = next(generator)
  File "dg.py", line 26, in allfib
    yield fibonacci(n)
  File "dg.py", line 10, in wrapper
    result = func(*args, **kwargs)
  File "dg.py", line 22, in fibonacci
    return (fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2))
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'dict' and 'dict'

有没有人知道类似问题的其他解决方案？

Answer 1

你的具体错误

错误出现在这里：

return {func.__name__ + '(' + str(list(args))[1:-1] + ')' : str(result)}

你返回的是一个字典，但我觉得你想返回的是结果。我不太明白你在缓存函数里面到底做了什么缓存。

一般评论

这种缓存的方式通常被称为记忆化（memoization）。

你可以试试这个链接 http://avinashv.net/2008/04/python-decorators-syntactic-sugar/。往下滚动到关于斐波那契数列的部分。那里有以下代码：

class memoize:
  def __init__(self, function):
    self.function = function
    self.func_name = function.__name__
    self.memoized = {}

  def __call__(self, *args):
    try:
      print "Using Memo Solution for " + self.func_name + " on " + str(args)
      return self.memoized[args]
    except KeyError:
      print "Computing Solution Now for " + self.func_name + " on " + str(args)
      self.memoized[args] = self.function(*args)
    return self.memoized[args]

然后你只需这样做：

@memoize
def fibonacci(n):
  assert n >= 0
  if n < 2:
    return n
  else:
    return (fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2))

完整代码

在你的例子中，记忆化仍然适用于生成器，注意打印语句显示你正在获取记忆化的结果。

class memoize:
  def __init__(self, function):
    self.function = function
    self.func_name = function.__name__
    self.memoized = {}

  def __call__(self, *args):
    try:
      print "Using Memo Solution for " + self.func_name + " on " + str(args)
      return self.memoized[args]
    except KeyError:
      print "Computing Solution Now for " + self.func_name + " on " + str(args)
      self.memoized[args] = self.function(*args)
    return self.memoized[args]

@memoize
def fibonacci(n):
  assert n >= 0
  if n < 2:
    return n
  else:
    return (fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2))

def allfib():
  n = 0
  while True:
    yield fibonacci(n)
    n += 1

result = []
generator = allfib()
while len(result) < 10:
  x = next(generator)
  result.append(x)
print result