1. 用法说明 functools.cache和functools.lru_cache都是Python标准库functools模块提供的装饰器,用于缓存函数的计算结果,以提高函数的执行效率。 举一个简单的例子: from functools import lru_cache import timeit @lru_cache def factorial(n): return n * fact
functools.lru_cache函数作用：functools.lru_cache 是Python标准库中的一个装饰器，用于实现缓存机制，可以提高函数的执行效率。LRU（Least Recently Used）缓存是一种常见的缓存算法，它会缓存最近使用的函数调用结果，当相同的参数再次调用函数时，直接返回缓存的结果，而不会重新执行函数体。参数 maxsize：用于指定缓存...
缓存大小限制：lru_cache() 可以接受 maxsize 参数来限制缓存的大小。如果没有设置，默认使用 128 个缓存。缓存清理：如果你想清空缓存，可以调用 fib.cache_clear() 来清理缓存，释放内存。最佳实践 合理设置缓存大小：根据你的程序实际情况，适当设置 maxsize。过大可能会占用过多内存，过小可能无法发挥缓存的优势。
functools.lru_cache为Python程序提供了一种简单而高效的缓存机制，通过装饰器语法轻松集成到现有代码中。它基于LRU策略管理缓存大小，在保持内存使用合理的同时提供高效的缓存查找。正确使用lru_cache可以显著提高程序性能，特别是在处理递归计算、重复API调用或数据库查询等场景时。然而，为了获得最佳效果，需要理解其工作原...
但在python3.9.8版本下进行测试,typed为false时,按照官方的测试方法测试得到的还是会被当成不同的结果处理,这个时候typed为false还是为true都会区别缓存,这与官方文档的描述存在差异: from functools import lru_cache @lru_cache def test(a): print('函数被调用了...') return a print(test(1.0)) print(test...
1、@lru_cache 之前我们通过装饰器实现过一个比较简陋的动态缓存功能,虽然在计算斐波那契等递归函数时确实比较有效,但是,确实是态简陋了。 其实,Python提供了缓存的装饰器实现,就是functools模块中的lru_cache。简单看下定义: 接下来,我们还是以斐波那契的计算简单用下lru_cache,直接看代码: ...
Python修饰器函数cache()和lru_cache()高级用法,推荐教材:董付国编著.Python程序设计(第4版·微课版·在线学习软件版),ISBN:9787302663799,清华大学出版社,2024年6月出版,2024年7月第2次印刷(本书前3版印刷34次),定价69.8元,山东省普通高等教育一流教材,国家级
self.cache[key]=val else: iflen(self.cache)==self.size: self.cache.popitem(last=False) self.cache[key]=val else: self.cache[key]=val if__name__=='__main__': """ test """ cache=LRUCache(6) foriinrange(10): cache.set(i, i) ...
对于每个后续函数调用，首先通过查看缓存来检查结果是否已经计算过。如果在缓存中找到了，那就很完美，不需要再次计算！如果没有找到，就计算结果并将输入和结果存储在缓存中，以便下一个函数调用时查找到它。Python标准库附带了许多鲜为人知但功能强大的软件包。对于本示例，将使用functools中的lru_cache。（LRU代表“...