Python包装器用于缓存

这里的Python包装器的缓存可以避免重复计算，若存在大量重复计算的函数，则可以大幅度提高执行效率。

import math
import time
def cache(func):
    cache = {}
    def wrapper(*args):
        if args in cache:
            return cache[args]
        result = func(*args)
        cache[args] = result
        return result

    return wrapper

@cache
def expensive_func(x,y):
    return math.cos(x) + (math.sqrt(abs(math.sin(x))) + math.log1p(y))**2 + (math.log(x+y**2) - math.cos(math.tan(x**2)))**2

s = time.time()*1000
for i in range(10000000):
    expensive_func(1, 2)
    expensive_func(3, 4)
e = time.time()*1000
print("time use : {}".format(e - s))

在expensive_func里面编写一个代价非常大的数学计算，如果不使用缓存，也就是把@cache去掉，程序将耗时20多秒。
如果直接跑该代码，可以在1.8秒内运行完成。