if key in cache:
return cache[key]
result = func(*args, **kwargs)
cache[key] = result
return result
return wrapper
@cache
def fibonacci(n):
if n < 2:
return n
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
print(fibonacci(20))
```
在上面的例子中，我们定义了一个装饰器`cache`，它用来缓存函数执行结果 。在内部函数`wrapper`中，我们定义了一个字典`cache`，用来保存函数执行结果 。如果函数的参数和关键字参数相同，就直接返回缓存结果，否则执行函数并将结果缓存起来 。最后，我们将装饰器应用到函数`fibonacci`上，即可实现函数的缓存功能 。
四、实现原理
装饰器的实现原理其实非常简单，它本质上就是一个函数嵌套函数的过程 。当我们将装饰器应用到函数上时，Python会自动将原函数作为参数传递给装饰器函数，并将返回值替换原函数 。下面是一个示例，展示装饰器的实现原理：
```python
def my_decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
print("Before the function is called.")
result = func(*args, **kwargs)
print("After the function is called.")
return result
return wrapper
@my_decorator
def my_function():
print("The function is called.")
my_function()
```
在上面的例子中，当我们调用`my_function`函数时，Python会将其转换为以下代码：
```python
my_function = my_decorator(my_function)
my_function()
```
这样就可以将原函数替换为装饰器函数，从而实现函数的增强或修改 。
五、
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