记忆处理程序答案

【问题标题】：Memoization Handler记忆处理程序
【发布时间】：2011-03-23 13:53:44
【问题描述】：

创建一个像下面这样可以为您处理记忆过程的类是“好习惯”吗？记忆化的好处是如此之大（在某些情况下，像这个，其中它从 501003 到 1507 次函数调用以及从 1.409 到 0.006 秒的 CPU 时间在我的计算机上），这样的类似乎很有用。

但是，我只阅读了关于 eval() 用法的负面 cmets。 考虑到这种方法提供的灵活性，这种用法是否可以原谅？

这可以以丢失副作用为代价自动保存任何返回值。谢谢。

import cProfile

class Memoizer(object):
    """A handler for saving function results."""
    def __init__(self):
        self.memos = dict()
    def memo(self, string):
        if string in self.memos:
            return self.memos[string]
        else:
            self.memos[string] = eval(string)
            self.memo(string)

def factorial(n):
    assert type(n) == int
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n-1) 

# find the factorial of num
num = 500
# this many times
times = 1000

def factorialTwice():
    factorial(num)
    for x in xrange(0, times):
        factorial(num)
    return factorial(num)

def memoizedFactorial():
    handler = Memoizer()
    for x in xrange(0, times):
        handler.memo("factorial(%d)" % num)
    return handler.memo("factorial(%d)" % num)


cProfile.run('factorialTwice()')

cProfile.run('memoizedFactorial()')

【问题讨论】：

您在谈论“Python 装饰器”，而 memoization 对它们来说是一个绝妙的用途。而且它不需要 evals（部分是邪恶的；你没听错）。

标签： python dynamic-programming memoization

【解决方案1】：

您无需求助于eval即可记忆。

一个（非常基本的）记忆器：

def memoized(f):
    cache={}
    def ret(*args):
        if args in cache:
            return cache[args]
        else:
            answer=f(*args)
            cache[args]=answer
            return answer
    return ret

@memoized
def fibonacci(n):
    if n==0 or n==1:
        return 1
    else:
        return fibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)

print fibonacci(100)

【讨论】：

【解决方案2】：

eval 经常被误拼为evil，主要是因为在运行时执行“字符串”的想法充满了安全考虑。您是否充分地转义了代码？引号？还有许多其他恼人的头痛。您的 memoise 处理程序有效，但它确实不是 Python 的做事方式。 MAK 的方法更像 Pythonic。让我们尝试一些实验。

我编辑了两个版本，并让它们只运行一次，输入为 100。我还移出了Memoizer 的实例化。这是结果。

>>> timeit.timeit(memoizedFactorial,number=1000)
0.08526921272277832h
>>> timeit.timeit(foo0.mfactorial,number=1000)
0.000804901123046875

除此之外，您的版本还需要对要记忆的函数进行包装，该函数应以字符串形式写入。太丑了MAK 的解决方案是干净的，因为“记忆过程”被封装在一个单独的函数中，可以方便地以不显眼的方式应用于任何昂贵的函数。这不是很 Pythonic。如果您有兴趣，我在我的 Python 教程http://nibrahim.net.in/self-defence/ 中有一些关于编写此类装饰器的详细信息。

【讨论】：