lru_cache比起成熟的缓存系统还有些不足之处,比如它不能设置缓存的时间,只能等到空间占满后再利用LRU算法淘汰出空间出来,并且不能自定义淘汰算法,但在简单的场景中很适合使用。 functools.lru_cache函数是一个装饰器,为函数提供缓存功能。在下次以相同参数调用时直接返回上一次的结果,缓存 maxsize 组传入参数,用于...
在上面的代码中,我们定义了一个加法函数 add,并使用 lru_cache 装饰器对其进行装饰。我们可以看到,当我们第二次调用 add(1, 2) 和add(1.0, 2.0) 时,add 函数并没有重新进行计算,而是直接从缓存中获取了结果。 三、functools.lru_cache 的用途 functools.lru_cache 可以用于优化那些具有重复计算的递归函数,或者...
`functools.lru_cache`是Python标准库中的一个装饰器,它用于将函数的结果进行缓存。LRU代表“Least Recently Used”(最近最少使用),这意味着当缓存达到指定的大小限制时,最不常用的缓存条目将被自动移除。通过将计算结果缓存起来,`lru_cache`避免了对相同输入的重复计算,从而显著提升性能。 `lru_cache`的基本用法 ...
functools.lru_cache是Python标准库中的一个装饰器,它用于将函数的结果进行缓存。LRU代表“Least Recently Used”(最近最少使用),这意味着当缓存达到指定的大小限制时,最不常用的缓存条目将被自动移除。通过将计算结果缓存起来,lru_cache避免了对相同输入的重复计算,从而显著提升性能。 lru_cache的基本用法 使用lru_ca...
@functools.lru_cache(maxsize=None) def my_function(x): # 函数体 ``` 需要注意的是,设置为无限制缓存可能会导致内存占用过高,需谨慎使用。 3. `typed` 参数 `lru_cache` 还支持 `typed` 参数,用于区分不同类型的参数。默认情况下,`lru_cache` 不区分相同值的不同类型(如 1 和 1.0)。设置 `typed...
@functools.lru_cache(maxsize=None) def my_function(x): # 函数体 ``` 需要注意的是,设置为无限制缓存可能会导致内存占用过高,需谨慎使用。 3. `typed` 参数 `lru_cache` 还支持 `typed` 参数,用于区分不同类型的参数。默认情况下,`lru_cache` 不区分相同值的不同类型(如 1 和 1.0)。设置 `typed...
Python3有个内置的缓存装饰器 - lru_cache,写程序的时候省了我好多时间(不用自己写数据结构管理查询的结果了,直接使用函数管理)。最近研究了一下它的实现方法,学到了很多编程的技巧,先记录下来。 LRU,即Least_Recently_Used。lru_cache的使用方法非常简单,在需
Python 缓存机制与 functools.lru_cache, 缓存是一种将定量数据加以保存以备迎合后续请求的处理方式,旨在加快数据的检索速度。
functools.lru_cache是 Python 标准库中提供的一个装饰器,用于缓存函数的结果,以加快函数的执行速度。使用@functools.lru_cache(maxsize=None)装饰器来应用lru_cache,其中maxsize参数用于指定缓存的最大容量,默认为None表示不限制缓存大小。以下是一个示例代码: ...
在Python 的 3.2 版本中,引入了一个非常优雅的缓存机制,即 functool 模块中的 lru_cache 装饰器,可以直接将函数或类方法的结果缓存住,后续调用则直接返回缓存的结果。lru_cache 原型如下: @functools.lru_cache(maxsize=None, typed=False) 使用functools 模块的 lur_cache 装饰器,可以缓存最多 maxsize 个此函...