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
2. 基本用法 导入from functools import cache 装饰函数@cachedef expensive_compute(x, y): # 假设这里是耗时计算 return ... 调用 第一次调用 expensive_compute(1, 2)→ 计算并缓存 再次调用 expensive_compute(1, 2)→ 直接从缓存取,无须重复计算...
Python的缓存(lru_cache)是一种装饰在被执行的函数上,将其执行的结果缓存起来,当下次请求的时候,如果请求该函数的传参未变则直接返回缓存起来的结果而不再执行函数的一种缓存装饰器。 那它和redis的区别在哪?有什么优势?怎么使用? 下面为你讲解 文章目录 o o o 二、举例说明 1.现在我们先不使用缓存来写一个...
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...
1. lru_cache的使⽤ 1.1 参数详解 以下是lru_cache⽅法的实现，我们看出可供我们传⼊的参数有2个maxsize和typed，如果不传则maxsize的默认值为128，typed的默认值为False。其中maxsize参数表⽰是的被装饰的⽅法最⼤可缓存结果数量，如果是默认值128则表⽰被装饰⽅法最多可缓存128个返回结果，如果...
Python的functools模块中的lru_cache装饰器实现了LRU缓存策略，使用起来非常简单。1.基本语法 maxsize参数指定缓存可以存储的最大条目数，当达到此上限时，会优先移除最久未使用的缓存项。2.实际示例：斐波那契数列 递归计算斐波那契数列是缓存机制效果的经典演示：运行结果可能如下：这个例子清晰地展示了缓存带来的巨大性能...
如果一个函数需要反复多次调用(尤其是递归调用),且后面调用中需要用到前面调用时已经计算过的值,可以使用修饰器函数functools.lru_cache()为被调函数增加一个全局缓存(或称记忆体)来临时记录这些数据。增加缓存之后,如果待计算的值之前已经计算过且仍在缓存中则直接返回,通过引入少量空间来避免大量重复计算,从而获得更...
Python中lru_cache的使⽤和实现详解 在计算机软件领域，缓存（Cache）指的是将部分数据存储在内存中，以便下次能够更快地访问这些数据，这也是⼀个典型的⽤空间换时间的例⼦。⼀般⽤于缓存的内存空间是固定的，当有更多的数据需要缓存的时候，需要将已缓存的部分数据清除后再将新的缓存数据放进去。需要清除...
`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: ```python from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) def fibonacci(n): if n < 2: