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,...
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: from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: re...
因为 functools.lru_cache 是通过空间换取时间的方式来提高程序的性能的,所以,如果你的程序运行在内存有限的环境中,或者你的函数有大量的不同输入,那么使用 functools.lru_cache 可能会导致内存消耗过大。此外,如果你的函数有副作用,或者依赖于外部状态,那么 functools.lru_cache 也可能无法正确地工作。在这些情况下,...
fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=None)deffib(n):ifn <2:returnnreturnfib(n -1) + fib(n -2)print(fib(10))# 输出:55 在上面的例子中,我们定义了一个求斐波那契数列的函数,并且使用@lru_cache(maxsize=None)装饰器对其进行了装饰。然后我们调用fib(10),得到结果 55。实际上,由于使用了...
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(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。
LRU 是“Least Recently Used” 的缩写,意思是 “最近最少使用”。LRU 缓存就是一种缓存淘汰算法,当缓存达到预设的容量上限时,会优先淘汰最近最少使用的数据。 fromfunctoolsimportlru_cache @lru_cache(maxsize=None)deffib(n):ifn<2:returnnreturnfib(n-1)+fib(n-2)print(fib(10))# 输出:55 ...
`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)
cache(user_function) 简单轻量级未绑定函数缓存。 有时称为 "memoize"。 返回值与 lru_cache(maxsize=None) 相同,创建一个查找函数参数的字典的简单包装器。 因为它不需要移出旧值,所以比带有大小限制的 lru_cache() 更小更快。 例如: @cache def factorial(n): return n * factorial(n-1) if n else ...
self.cache[key] = {'date_accessed': datetime.datetime.now(), 'value': value} def remove_oldest(self): """ 删除具备最早访问日期的输入数据 """ oldest_entry = None for key in self.cache: if oldest_entry == None: oldest_entry = key ...