functools.cache是Python 3.9引入的新特性,作为lru_cache的无缓存大小限制的一个alias。 具体来说,通过查看源码,可以发现cache是lru_cache的一个特例: def cache(user_function, /): 'Simple lightweight unbounded cache. Sometimes called "memoize".' return
如果不使用 @functools.lru_cache(None) 测试将会超时。 cache 简介 Python 内置模块 functools 提供的高阶函数 @functools.cache 是简单轻量级无长度限制的函数缓存,这种缓存有时称为 "memoize"(记忆化)。它是 3.9 新版功能,是在 lru_cache 缓存基础上简化了的对无限长度缓存。 记忆化 记忆化(英语:memoization)是...
这种情况下,可以把@lru_cache(maxsize=None)改写为@cache,二者功能相同,后者自Python 3.9开始支持,请自行测试。 众所周知,修饰器其实是一种特殊的函数,可以接收另一个函数作为参数进行修饰得到新函数,也就是说,上面的代码可以修改为下面的样子。由于lru_cache()函数作为函数使用时不能指定参数maxsize,只能使用默认...
def_lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo):# 所有 LRU 缓存元素共享的常量:sentinel =object()# 特殊标记,用来表示缓存未命中make_key = _make_key# 根据函数参数生成缓存 key## ---# | PREV | DATA(KEY+RESULT) | NEXT|# ---#PREV, NEXT, KEY, RESULT =0,1,2,3# 链...
这时可以把参数maxsize设置为None,表示不限制缓冲区大小,可以缓存所有数据。从下面的运行结果可以看出,第二次调用函数时充分利用了第一次调用函数时缓存的数据。这种情况下,可以把@lru_cache(maxsize=None)改写为@cache,二者功能相同,后者自Python 3.9开始支持,请自行测试。
源码中可以看到lru_cache中还有maxsize、typed两个参数 注释信息翻译如下: 如果*maxsize* 设置为 None,则禁用 LRU 功能并且缓存可以无限增长。 如果*typed* 为 True,不同类型的参数将被分别缓存。例如,将f(3.0)和f(3)视为具有不同的调用并且分开保存不同的结果。
Python中的lru_cache是一种内置的函数装饰器,用于实现缓存机制。它可以用于优化计算密集型函数的性能,避免重复计算,提高程序的执行效率。 lru_cache的作用是将函数的输入参数和对应的输出结果保存在一个字典中,当函数再次被调用时,会首先检查是否已经存在缓存中,如果存在则直接返回缓存中的结果,避免重复计算。这样可以...
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。 Python的标准库中有许多强大的工具和装饰器,用于提高程序性能和减少计算时间。functools.lru_cache装饰器就是其中之一。它可以用来缓存函数的输出...
functools.lru_cache是Python标准库中的一个装饰器,它用于将函数的结果进行缓存。LRU代表“Least Recently Used”(最近最少使用),这意味着当缓存达到指定的大小限制时,最不常用的缓存条目将被自动移除。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。
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...