63、Python之函数高级：装饰器缓存实战，优化递归函数的性能

news2025/1/8 4:34:41

引言

通过前面的文章，我们已经掌握了Python中常用的装饰器的使用技巧，这篇文章中，我们通过一个装饰器的实战案例，来进一步加深对装饰器的适用场景的理解。

本文的主要内容有：

1、递归函数

2、递归实现斐波那契数列的计算

3、递归函数的性能优化

递归函数

相信稍微接触过编程的同学，一定都听过“递归”。所谓“递归函数（Recursive Function）”是一种在定义过程中调用自身的函数。递归是一种很自然的解决问题的有效编程技术，特别适用于那些大规模的计算问题可以分解为相同问题，只是规模更小的子问题的情况。

一个递归函数，必须包含两个组成部分：

1、基准情况（Base Case）：这是递归的终止条件，确保递归不会无限进行。当基准条件满足时，函数返回一个具体的值，而不再是函数的递归调用。

2、递归情况（Recursive Case）：这是函数调用自身的情况，通常是将问题规模不断减小的情况下进行递归调用。

所以，一个极简的递归函数的写法大概如下：

递归函数通常有3个特性，需要注意：

1、简洁性：递归函数的代码实现往往会比循环、迭代的实现更加简洁，而且可读性更高，特别是对于树结构和图结构等复杂的数据结构。

2、分而治之：递归思想，天然适用于这种分而治之的策略，大事化小，问题不变，规模不断缩小。

3、堆栈使用：由于每次递归调用都会在堆栈中创建一个新的函数调用，该函数使用的栈的深度会不断增加，因此，深度过大的递归可能导致堆栈溢出（Stack Overflow）。

为了避免过深的堆栈，导致内存溢出等问题，Python中会有一个默认的递归限制，我们可以通过sys模块获取递归调用栈的最大深度。

import sys

print(f'递归调用的最大栈深：{sys.getrecursionlimit()}')

执行结果：

可以看到，在笔者的运行环境中，当前的最大栈深默认为1000，也就意味着，超过1000的会被自动终止。

我们试着写一个“忘记”写基准情况的无限递归，来验证下栈深：

stack_depth = 0


def infinite_recursive():
    global stack_depth
    stack_depth += 1
    print(f'当前栈深：{stack_depth}')
    return infinite_recursive()


infinite_recursive()

执行结果：

可以看到，实际执行时，由于其他代码的执行也会占用，实际的栈深会略小于栈深的默认限制。

递归实现斐波那契数列的计算

已经了解了递归函数的用法，我们通过递归函数来实现一个斐波那契数列的计算的需求。

简单介绍一下所谓的斐波那契数列：

斐波那契数列（Fibonacci Sequence）是一个在数学和自然界中广泛存在的有趣的数列，以意大利数学家斐波那契的名字命名。满足如下规律：

1、数列的前两个数字通常定义为0和1（有时也使用两个1作为开始）。

2、从第三个数字开始，每个数都是前两个数字之和。

斐波那契数列不仅在数学中有各种应用，在自然现象中也有，比如：植物的叶序、花瓣的排列等，此外，这个数列还与黄金比例（1.618）有着密切的关系——当数列趋于无穷时，相邻两个数的比值将接近于黄金比例。

我们通过递归函数来实现求斐波那契数列中任意位置的数字：

def fibonacci(n):
    if n == 1:
        return 0
    if n == 2:
        return 1
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)


if __name__ == '__main__':
    for i in range(1, 30):
        print(fibonacci(i), end=' ')

运行结果：

递归函数的性能优化

递归相对于迭代，代码会更加简洁、可读。但是，很多事情都是有利有弊的。递归算法的最大问题在于性能的开销，尤其当递归的深度较大时，或者递归算法本身存在的大量的重复计算。

我们上面的斐波那契数列的递归函数就是存在大量的重复计算，导致参数稍微大点，就会要大量的等待时间。

比如：

import time


def fibonacci(n):
    if n == 1:
        return 0
    if n == 2:
        return 1
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)


if __name__ == '__main__':
    for i in range(30, 40):
        start = time.time()
        res = fibonacci(i)
        end = time.time()
        print(f"Fib({i}) = {res} 耗时：{round(end -start, 2)} 秒")

执行结果：

从计算结果可以看到，超过30时，就已经有很明显的延迟了。

其实，对递归函数的性能优化，本质上都是尽量消除重复计算，可以通过转换为迭代、使用缓存等。

我们首先看常规的优化策略：

优化方法1：

import time


def fibonacci(n):
    if n == 1:
        return 0
    if n == 2:
        return 1
    fib = [0] * (n + 1)
    fib[1] = 0
    fib[2] = 1
    for i in range(3, n + 1):
        fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2]
    return fib[n]


if __name__ == '__main__':
    for i in range(30, 40):
        start = time.time()
        res = fibonacci(i)
        end = time.time()
        print(f"Fib({i}) = {res} 耗时：{round(end - start, 4)} 秒")

先看效果：

核心优化点在于：

秒出，哪怕保留了4位小数，也是0秒，典型的以空间换时间的做法，而且避免了重复计算，直接从列表中取现成的就好了。所以，计算速度快了很多，几乎感知不到延迟。

效果很明显，但是，代码改动的逻辑比较大，而且，不能复用。

另一种优化方法，就是我们一直在用的装饰器了。

优化方法2：

import time


def cache(func):
    mem = {}

    def wrap(*args):
        res = mem.get(args)
        if not res:
            res = mem[args] = func(*args)
        return res

    return wrap


@cache
def fibonacci(n):
    if n == 1:
        return 0
    if n == 2:
        return 1
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)


if __name__ == '__main__':
    for i in range(30, 40):
        start = time.time()
        res = fibonacci(i)
        end = time.time()
        print(f"Fib({i}) = {res} 耗时：{round(end - start, 4)} 秒")

执行结果：