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: fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=128)deffibonacci(n):ifn <=1:returnnreturnfibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)# 第一次调用会计算结果,...
LRU,即Least_Recently_Used。lru_cache的使用方法非常简单,在需要缓存结果的函数或方法上加上 @lru_cache(maxsize=128, typed=False) 即可,maxsize是缓存的最大结果数目,当maxsize为None时会变成简单的cache,就不具备LRU特性了;typed表示是否根据传入参数类型的不同缓存不同的结果。 一、lru_cache的设计 我从以下...
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_cache`非常简单,只需要在函数定义上方加上`@lru_cache`装饰器即可。例如,考虑一个计算斐波那契数列的函数: ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci...
`lru_cache` 的 `maxsize` 参数用于指定缓存的最大容量,默认为 128。当缓存的条目数超过 `maxsize` 时,最久未使用的条目将被移除。如果你希望缓存无限制增长,可以将 `maxsize` 设置为 `None`: ```python @functools.lru_cache(maxsize=None) def my_function(x): # 函数体 ``` 需要注意的是,设置为...
lru_cache的基本用法 使用lru_cache非常简单,只需要在函数定义上方加上@lru_cache装饰器即可。例如,考虑一个计算斐波那契数列的函数: from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: return n return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) ...
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) # 不限制缓存大小 deffibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) result = fibonacci(50) # 非常快速 使用缓存,计算斐波那契数列的值变得非常迅速,即使是大数值。
for key in self.cache: if oldest_entry == None: oldest_entry = key elif self.cache[key]['date_accessed'] < self.cache[oldest_entry]['date_accessed']: oldest_entry = key self.cache.pop(oldest_entry) @property def size(self): ...
这会让 lru_cache 装饰器知道你希望为这个函数添加一个缓存系统。 lru_cache 装饰器有两个可选参数: maxsize:这个参数用来设置缓存的大小。如果你设置了这个参数,缓存的大小就会被限制在这个值之内。如果你不设置这个参数,或者将其设置为 None,那么缓存的大小就没有上限。 typed:如果你将这个参数设置为 True,那么...
如果maxsize设为None,LRU 特性将被禁用且缓存可无限增长。 如果typed设置为true,不同类型的函数参数将被分别缓存。例如,f(3)和f(3.0)将被视为不同而分别缓存。 为了衡量缓存的有效性以便调整maxsize形参,被装饰的函数带有一个cache_info()函数。当调用cache_info()函数时,返回一个具名元组,包含命中次数hits,未...
functools.lru_cache 是 Python 标准库中 functools 模块的一部分，用于为函数添加缓存系统。该系统存储函数输入和对应的输出，避免重复计算已知输入。缓存遵循 LRU 策略，优先淘汰最近最少使用的数据，以控制缓存大小。例如，通过装饰器 @functools.lru_cache(maxsize=None)，可优化斐波那契数列求解函数 fib(...