在其他函数中多次调用一个函数

费德里科·维加

我有以下功能：

def f(x):
    return x

def f2(x):
    y = f(x)
    return y + x + 1

def f3(x):
    y = f(x)
    return y + x + 2

def DoAll(x):
    i2 = f2(x)
    i3 = f3(x)
    return i2, i3

print(DolAll(2))

即使这段代码运行，由于我f(x)多次调用，它似乎效率很低。如何在不定义f2(x, y)and的情况下解决这个问题f3(x, y)？我想使用类似的东西

def f(x):
    return x

def f2(x):
    nonlocal y
    return y + x + 1

def f3(x):
    nonlocal y
    return y + x + 2

def DoAll(x):
    y = f(x)
    f2 = f2(x)
    f3 = f3(x)
    return f2, f3

print(DolAll(2))

当然，这里显示的代码不起作用。

疯狂的物理学家

您可以使用缓存来避免重做计算。Python 开箱即用地提供了这样的功能functools.lru_cache：

from functools import lru_cache

@lru_cache()
def f(x):
    ...

这比仅仅让值全局可用更通用，因为它允许多个计算同时存储值。

如果您的函数是确定性的并且没有副作用，您也可以通过缓存所有中间结果来完全缩短嵌套调用的计算：

@lru_cache()
def f(x):
    print(f'Called f({x})')
    return x

@lru_cache()
def f2(x):
    print(f'Called f2({x})')
    y = f(x)
    return y + x + 1

@lru_cache()
def f3(x):
    print(f'Called f3({x})')
    y = f(x)
    return y + x + 2

@lru_cache()
def DoAll(x):
    print(f'Called DoAll({x})')
    i2 = f2(x)
    i3 = f3(x)
    return i2, i3

>>> DoAll(1)
Called DoAll(1)
Called f2(1)
Called f(1)
Called f3(1)
(3, 4)

>>> DoAll(2)
Called DoAll(2)
Called f2(2)
Called f(2)
Called f3(2)
(5, 6)

>>> DoAll(1)
(3, 4)

请注意，对于每个新输入，昂贵的计算只会执行一次。

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