Python 返回单行代码的行为与多行代码不同

Question

我正在练习用 python 生成斐波那契数列，并遵循How do I print a fibonacci sequence to the nth number in Python? 的记忆示例。

然后我遇到了一个有趣的区别，即使用 return one-liner 而不是。例如，示例代码如下所示。在第一个示例中，我们没有使用 return one-liner，它运行得非常快，而在第二个示例中，我们使用了 return one-liner，它运行得非常慢。

他们不应该是一样的吗？

没有单行

def memoize(func):
    memo = dict()
    def decorated(n):
        if n not in memo:
            memo[n] = func(n)
        return memo[n]

    return decorated

@memoize
def fib(n):
    if n<=1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

print([ fib(i) for i in range(100,110)]) # runs very fast

单线返回

def memoize(func):
    memo = dict()
    def decorated(n):
        return func(n) if n not in memo else memo[n]

    return decorated

@memoize
def fib(n):
    if n<=1:
        return 1
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

print([ fib(i) for i in range(100,110)]) # very slow

问题
他们不应该是一样的吗？
为什么返回一班轮比另一班慢得多？
我们可以用不同的措辞写一个单行，以使其同样快吗？

Answer 1

这个

    if n not in memo:
        memo[n] = func(n)
    return memo[n]

和

不一样

    return func(n) if n not in memo else memo[n]

单行不修改备忘录的内容。如果您想将苹果与苹果进行比较，请尝试：

    if n not in memo:
        return func(n)
    return memo[n]

为了优化你的单行，并保存字典值，你应该将单行更改为：

    return memo[n] if n in memo else memo.setdefault(n, func(n))

除了了解 memoize 的工作原理之外，您还应该考虑使用 functools lru_cache's memoize，它“用 C 语言编写，比用 Python 重现的任何东西都要快得多。”

向 meowgoesthedog、chepner 和 FHTMitchell 致敬。