使用装饰器来实现缓存功能的例子

使用装饰器可以很方便地实现缓存功能，这里提供一个简单的例子，来说明如何使用装饰器来实现缓存功能。

首先，我们定义一个装饰器函数，它接受一个被装饰的函数作为参数，并返回一个新的函数。

def cache(func):
    # 使用字典来作为缓存
    cache_dict = {}

    # 定义一个新的函数来包装原函数
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # 把参数转化为hashable的形式，以便作为字典的key
        key = tuple(args) + tuple(sorted(kwargs.items()))

        if key not in cache_dict:
            # 如果缓存中不存在，则调用原函数，并把结果保存到缓存中
            result = func(*args, **kwargs)
            cache_dict[key] = result
        else:
            # 如果缓存中存在，则直接返回缓存的结果
            result = cache_dict[key]

        return result

    return wrapper

然后，我们定义一个示例函数来测试缓存功能。这个函数计算斐波那契数列的第n个数。

@cache
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

现在，我们可以使用这个装饰器来调用fibonacci函数，并观察结果。

print(fibonacci(10))  # 第10个斐波那契数是55
print(fibonacci(20))  # 第20个斐波那契数是6765

次调用fibonacci函数时，缓存中还没有结果，所以会调用原函数来计算结果，并把结果保存到缓存中。第二次调用fibonacci函数时，由于参数相同，缓存中已经存在结果，所以直接返回缓存中的结果，而不再调用原函数。

这样，通过使用装饰器，我们就成功地实现了缓存功能，可以有效地提高函数的性能。这在需要频繁调用相同参数的函数时特别有用，可以避免重复计算。