使用修饰器函数functools.lru_cache时可以设置缓存大小,通过参数maxsize设置最多缓存多少个数据,当缓存中的数据达到最大数量时会删除最近最少使用的一个,腾出空间存放新数据。设置参数maxsize为None表示不限制缓存大小,不删除旧值,缓存所有数据,此时等价于另一个修饰器函数cache。 下面以计算组合数的帕斯卡公式cni(n,i...
使用修饰器函数functools.lru_cache()时可以设置缓存大小,通过参数maxsize设置最多缓存多少个数据,当缓存中的数据达到最大数量时会删除最近最少使用的一个,腾出空间存放新数据。设置参数maxsize为None表示不限制缓存大小,不删除旧值,缓存所有数据,此时等价于另一个修饰器函数cache()。 下面以计算组合数的帕斯卡公式cni...
functools模块中lru_cache是非常使用的装饰器,它实现了缓存,去重的功能。它将耗时的函数结果保存起来,避免传入相同的参数重复计算。LRU三个字母是 'Least Recently Used' 的缩写,表明缓存不会无限储存,一段时间不用,或者数量超出一定限制,旧缓存就会扔掉。
写leetcode,常规代码超时,于是想加缓存,lru_cache也超时,但是神奇的是换cache就不超时,于是查了一下 lru_cache 传递两个参数: maxsize、typed 1) maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量 …
第一次尝试添加lru_cache()后,程序运行速度有了明显改善,特别是在后续的多次调用中,缓存机制能够直接返回结果,无需重新计算。这不仅提高了效率,也提升了整体的开发体验。与此同时,若将其maxsize设置为None,或使用cache(),则可以进一步扩展缓存能力,确保短时间内的重复查询更为迅速。
@functools.lru_cache() @trackdeffib_with_cache(n):ifn < 2:returnnreturnfib_with_cache(n - 2) + fib_with_cache(n - 1) 不使用装饰器的结果: fib(10) 调用了 177 次, 共花费了 0.007 秒 fib(10)759 function calls (407 primitive calls)in0.007seconds ...
lru_cache(maxsize=128, typed=False) maxsize为最多缓存的次数,如果为None,则无限制,设置为2的n次幂时,性能最佳; typed=True,则不同参数类型的调用将分别缓存,默认为False 实现原理: 代码语言:javascript 复制 deflru_cache(maxsize=128,typed=False):ifisinstance(maxsize,int):ifmaxsize<0:maxsize=0elif...
下面是一个基于哈希表和双向链表实现的 LRU 的示例代码：class Node: def __init__(self, key=None, value=None): self.key = key self.value = value self.next = None self.prev = Noneclass LRUCache: def __init__(self, capacity): self.capacity = capacity self.cach...
LRU (Least Recently Used) 是缓存置换策略中的一种常用的算法。当缓存队列已满时，新的元素加入队列时...
这个例子说明了 functools.lru_cache 的LRU 特性:当缓存达到上限时,最近最少使用的缓存会被移除。 五、清理和查看缓存 functools.lru_cache 还提供了两个方法用于清理和查看缓存:cache_clear 和cache_info。 cache_clear 方法可以清空所有的缓存。例如,在上面的 foo 函数中,我们可以通过 foo.cache_clear() 来清空...