lru_cache源码在CPython源码目录的Lib/functools.py中,可以在GitHub上查看。 下面通过代码截图的方式详细分析源码。 def lru_cache(maxsize=128, typed=False): if isinstance(maxsize, int): # 如果maxsize为负数,则设置maxsize=0,也就是无缓存 if maxsize < 0: ma
CPython 下调用缓存是线程安全的;但在多进程或某些特殊解释器里,可能需要自行加锁或改用进程安全的缓存方案。命中/未命中统计 cache_info() 返回一个 CacheInfo(hits, misses, maxsize, currsize),方便监控缓存效率。6. 示例演示 from functools import cache @cache def ackermann(m: int, n: int) ->...
1deflru_cache(maxsize=128, typed=False):2"""Least-recently-used cache decorator.34If *maxsize* is set to None, the LRU features are disabled and the cache5can grow without bound.6...7""" maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量(被装饰方法传参不同一样,则结果不一样;如...
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...
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...
functools.lru_cache装饰器是Python标准库中的一种缓存工具 3. lru_cache的基本用法 使用functools.lru_cache非常简单。只需在要缓存的函数上添加装饰器即可 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from functools import lru_cache @lru_cache() def function(arg): # 计算复杂的结果 return result...
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) foriinrange(10): ...
@lru_cache() 是 Python 标准库中的一款神奇装饰器，专门用来缓存函数的计算结果。LRU 代表 "Least Recently Used"（最少使用），核心理念很简单：如果一个结果计算过一次，程序就会把它存储起来，下一次直接从缓存中取出，而不是从头开始重新计算。这个看似简单的小技巧，却能让程序的执行速度飞速提升，尤其是在...
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...
python @lru_cache() python functools.lru_cache 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,需要从现有队列中移除一个元素,LRU 策略就是将最近最少被访问的元素移除,从而腾出空间给新的元素。