`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=True` 后,1 和 1.0 将被视为不同的缓存条目: ```python @functools.lru_cache(typed=True) def my_function(x): return x ``` 四、`lru_cache` 的工作原理...
`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=True` 后,1 和 1.0 将被视为不同的缓存条目: ```python @functools.lru_cache(typed=True) def my_function(x): return x ``` 四、`lru_cache` 的工作原理...
默认情况下,lru_cache会将不同类型的参数视为相同的参数。如果希望根据参数的类型进行缓存,可以使用typed=True: @lru_cache(typed=True) def function_with_typed_cache(arg): # 根据参数类型进行缓存 return result 自定义key函数 默认情况下,lru_cache使用参数的值作为缓存键。但可以为参数定义自定义缓存键的函数...
@lru_cache(typed=True)deffunction_with_typed_cache(arg):# 根据参数类型进行缓存returnresult 5. 示例:使用lru_cache优化斐波那契数列计算 一个实际示例,演示如何使用lru_cache来优化斐波那契数列的计算: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from functoolsimportlru_cacheimporttime spend=...
@lru_cache(typed=True) def function_with_typed_cache(arg): # 根据参数类型进行缓存 return result 自定义key函数 默认情况下,lru_cache使用参数的值作为缓存键。但可以为参数定义自定义缓存键的函数: def custom_key_function(arg): return arg.key ...
@lru_cache(typed=True) def function_with_typed_cache(arg): # 根据参数类型进行缓存 return result 1. 2. 3. 4. 自定义key函数 默认情况下,lru_cache使用参数的值作为缓存键。但可以为参数定义自定义缓存键的函数: 复制 def custom_key_function(arg): ...
typed: 如果设置为True,将根据不同的参数类型分别缓存结果。默认情况下,lru_cache不区分参数的类型。 性能提升的实例 让我们通过一个更复杂的示例来观察性能提升。假设我们有一个需要大量计算的函数,比如计算某个数据集的统计值: import time from functools import lru_cache ...
typed:如果你将这个参数设置为True,那么lru_cache就会根据输入参数的类型分别进行缓存。也就是说,1和1.0尽管在 Python 中是相等的,但它们会被当成两个不同的输入进行缓存。默认情况下,typed参数是False。 fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=128, typed=False)defadd(x, y):print(f"Calculating:{x...
`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=True` 后,1 和 1.0 将被视为不同的缓存条目: ```python @functools.lru_cache(typed=True) def my_function(x): ...
- **typed**: 如果设置为`True`,将根据不同的参数类型分别缓存结果。默认情况下,`lru_cache`不区分参数的类型。 性能提升的实例 让我们通过一个更复杂的示例来观察性能提升。假设我们有一个需要大量计算的函数,比如计算某个数据集的统计值: ```python ...