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推荐 8 个炫酷的 Python 装饰器
1、 lru_cache
这个装饰器来自functools模块。该模块包含在标准库中，非常易于使用。它还包含比这个装饰器更酷的功能，但这个装饰器是非常受人喜欢的。此装饰器可用于使用缓存加速函数的连续运行。当然，这应该在使用时记住一些关于缓存的注意事项，但在通用使用情况下，大多数时候这个装饰器都是值得使用的。
2、JIT
JIT是即时编译的缩写。通常每当我们在Python中运行一些代码时，发生的第一件事就是编译。这种编译会产生一些开销，因为类型被分配了内存，并存储为未分配但已命名的别名，使用即时编译，我们在执行时才进行编译。
在很多方面，我们可以将其视为类似于并行计算的东西，其中Python解释器同时处理两件事以节省时间。Numba JTI编译器因将这一概念提到Python中而闻名，可以非常轻松地调用此装饰器，并立即提高代码的性能。Numba包提供了JIT装饰器，它使运行更密集的软件变得更加容易，而不必进入C。
3、do_twice
do_twice装饰器的功能与它的名字差不多。此装饰器可用于通过一次调用运行两次函数，对调试特别有用。它可以用于测量两个不同迭代的功能。
4、count_calls
count_calls装饰器可用于提供有关函数在软件中使用多少次的信息。与do_twice一样，对调试也特别有用。
5、dataclass
为了节省编写类的时间，推荐使用dataclass装饰器。这个装饰器可用于快速编写类中常见的标准方法，这些方法通常会在我们编写的类中找到。
6、singleton
singleton是一个单例装饰器。通常，单例装饰器是由用户自己编写的，实际上并不是导入的。
7、use_unit
在科学计算中经常派上用场的一种装饰器是use_unit装饰器。此装饰器可用于更改返回结果的表示单位。这对于那些不想在数据中添加度量单位但仍希望人们知道这些单位是什么的人很有用。这个装饰器可不是在任何模块中真正有用，但它是非常常见的，对科学应用程序非常有用。
Python离JIT还有多远
现在已经有了一些采用了JIT技术的Python实现，比如PyPy，它使用的是基于Trace的JIT技术，大幅改进了Python的性能，再如Jython和IronPython，它们则构建于大量应用JIT技术的成熟虚拟机之上。
计算机python的实现方式都有哪些？
虽然官方 Python 实现差不多得到最广泛的欢迎，但也有一些其他实现对特定领域的用户来说更具吸引力。
知名的实现包括:
CPython
这是最早出现并持续维护的 Python 实现，以 C 语言编写。新的语言特性通常在此率先添加。
Jython
以 Java 语言编写的 Python 实现。此实现可以作为 Java 应用的一个脚本语言，或者可以用来创建需要 Java 类库支持的应用。想了解更多信息可访问 Jython 网站。
Python for .NET
此实现实际上使用了 CPython 实现，但是属于 .NET 托管应用并且可以引入 .NET 类库。它的创造者是 Brian Lloyd。想了解详情可访问 Python for .NET 主页。
IronPython
另一个 .NET 的 Python 实现，与 Python.NET 不同点在于它是生成 IL 的完全 Python 实现，并且将 Python 代码直接编译为 .NET 程序集。它的创造者就是当初创造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解详情可访问 IronPython 网站。
PyPy
完全使用 Python 语言编写的 Python 实现。它支持多个其他实现所没有的高级特性，例如非栈式支持和 JIT 编译器等。此项目的目标之一是通过允许方便地修改解释器 (因为它是用 Python 编写的)，鼓励该对语言本身进行试验。想了解详情可访问 PyPy 项目主页。
以上这些实现都可能在某些方面与此参考文档手册的描述有所差异，或是引入了超出标准 Python 文档范围的特定信息。请参考它们各自的专门文档，以确定你正在使用的这个实现有哪些你需要了解的东西。
以 Java 语言编写的 Python 实现。此实现可以作为 Java 应用的一个脚本语言，或者可以用来创建需要 Java 类库支持的应用。想了解更多信息可访问 Jython 网站。
Python for .NET
此实现实际上使用了 CPython 实现，但是属于 .NET 托管应用并且可以引入 .NET 类库。它的创造者是 Brian Lloyd。想了解详情可访问 Python for .NET 主页。
IronPython
另一个 .NET 的 Python 实现，与 Python.NET 不同点在于它是生成 IL 的完全 Python 实现，并且将 Python 代码直接编译为 .NET 程序集。它的创造者就是当初创造 Jython 的 Jim Hugunin。想了解详情可访问 IronPython 网站。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/240572.html
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