代碼如下：

import functoolsdef memoize(fn): print(’start memoize’) known = dict() @functools.wraps(fn) def memoizer(*args): if args not in known: print(’memorize %s’%args) # known[args] = fn(*args) for k in known.keys():print(’%s : %s’%(k, known[k]), end = ’ ’) print() # return known[args] return memoizer@memoizedef nsum(n): print(’now is %s’%n) assert (n >= 0), ’n must be >= 0’ return 0 if n == 0 else n + nsum(n - 1)@memoizedef fibonacci(n): assert (n >= 0), ’n must be >= 0’ return n if n in (0, 1) else fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)if __name__ == ’__main__’: print(nsum(10)) print(fibonacci(10))

輸出如下：

start memoizestart memoizememorize 10

Nonememorize 10

None

對比代碼（把注釋的地方去掉后）的輸出：

start memoizestart memoizememorize 10now is 10memorize 9now is 9memorize 8now is 8memorize 7now is 7memorize 6now is 6memorize 5now is 5memorize 4now is 4memorize 3now is 3memorize 2now is 2memorize 1now is 1memorize 0now is 0(0,) : 0(0,) : 0 (1,) : 1(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36(0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36 (9,) : 45 (0,) : 0 (1,) : 1 (2,) : 3 (3,) : 6 (4,) : 10 (5,) : 15 (6,) : 21 (7,) : 28 (8,) : 36 (9,) : 45 (10,) : 55

通過取消注釋的對比，可以得到如下結論：

裝飾器memoize實際上對于函數nsum()只執行了第一次加載的時候的預處理，然后就是nsum = memoizer。 裝飾器的實質是通過functools.wraps(fn)獲得函數的名字，便于nsum.__name__ ==nsum，并將參數傳至memoize(*args)，也就是*args。 裝飾器通過memory()，和外面的裝飾器獲得的函數，在內部對函數進行功能改造。在上例子中，通過known[args] = fn(*args)先執行fn函數，即上例子中nsum(10)，然后就進入遞歸，t同時調用memoizer()和nsum()函數10次，且先memoizer再nsum，而且每次都在``known[args] = fn(*args)`進入遞歸，也就是每次nsum的執行，故，對于為什么打印konwn中的元素是集中在一起的解釋就知道了，到了n == 0，才跳出遞歸，故，known的第一個元素是0，然后就循環往復。 最后，其實，遞歸函數執行的是fn(*args)，即nsum()。

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