@lru_cache(maxsize=1000)deffunction(arg):# 计算复杂的结果returnresult 当缓存达到最大大小时,最不常使用的结果将被清除以腾出空间。 代码语言:javascript 复制 expensive_function.cache_clear() 4. 高级用法和选项 typed 参数 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...
fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache()defexpensive_function(arg):# 计算复杂的结果returnresult 这将自动为expensive_function函数添加缓存功能,以避免重复计算相同输入值的结果。 缓存大小限制 设置缓存的大小限制,以控制缓存的大小。 例如,要将缓存大小限制为1000个条目: @lru_cache(maxsize=1000)defexpensive_fun...
from functools import lru_cache @lru_cache() def expensive_function(arg): # 计算复杂的结果 return result 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这将自动为expensive_function函数添加缓存功能,以避免重复计算相同输入值的结果。 缓存大小限制 设置缓存的大小限制,以控制缓存的大小。 例如,要将缓存大小限制为1000个条目: ...
functools.lru_cache装饰器是Python中一个强大的工具,可用于缓存函数的输出结果,以提高程序性能。通过使用LRU缓存策略,它能够有效管理缓存大小,确保最常使用的结果得以保留。 在实际应用中,lru_cache可以用于加速各种类型的计算,尤其是递归函数或需要频繁计算的函数。然而,要谨慎使用缓存大小、typed参数和自定义key函数,以...
@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 个此函数的调用结果,从而提高程序执行的效率,特别适合于耗时的函数。参数maxsize为最多缓存的次数,如果为None,则无限制,设置为2n时,性能最佳;如果 typed=True(注意,在 functools32 中没有此参数),则不...
@lru_cache(maxsize=1000)defexpensive_function(arg):# 计算复杂的结果returnresult 当缓存达到最大大小时,最不常使用的结果将被清除以腾出空间。 清除缓存 如果需要手动清除缓存,可以使用clear方法: expensive_function.cache_clear() 4. 高级用法和选项 ...
如何使用functools.lru_cache？使用functools.lru_cache非常简单。只需在要缓存的函数上添加装饰器即可。例如：这将自动为expensive_function函数添加缓存功能，以避免重复计算相同输入值的结果。还可以设置缓存的大小限制，以控制缓存的大小。例如，要将缓存大小限制为1000个条目：当缓存达到最大大小时，最不常...
lru_cache(maxsize=128,typed=False) 一个为函数提供缓存功能的装饰器,缓存maxsize组传入参数,在下次以相同参数调用时直接返回上一次的结果。用以节约高开销或I/O函数的调用时间。 由于使用了字典存储缓存,所以该函数的固定参数和关键字参数必须是可哈希的。
@lru_cache (maxsize=128) 缓存函数的调用结果 有时候我们常常会重复调用相同参数的函数,如果每次都要重新处理一次,速度上就会变得很慢;因此这里将调用过的函数结果存在缓存中,下次如果再次调用,直接从缓存中取出结果就可以了,这样会使得速度变得很快. 下面的范例是计算所有 N!, N:0~1000 的结果,计算方式采用递归...
lru_cache 这是个有趣的装饰器,传入的参数被打上了hash,当下一次传入的参数是一样的时候,就会从cache中直接取出对应的值,而不需要进行重新的运算。一个简单的例子 代码语言:javascript 复制 importfunctools @functools.lru_cache()deftest_method(a,b):print("execute {} * {} = {}".format(a,b,a*b))...