2. lru_cache不支持可变参数 当传递的参数是dict、list等的可变参数时,lru_cache是不支持的,会报错: 1fromfunctoolsimportlru_cache23@lru_cache4deftest(a):5print('函数被执行了...')6returna78print(test({'a':1})) 报错结果 1TypeError: unhashable type:'dict' 回到顶部 四、lru_cache 与redis的区...
LRU(最近最久未使用算法) 比如在计算斐波那契数列的递归算法中fib(n-1) 有重复计算的部分,如果使用@lru_cache可以大大缩减程序运行时间。如下图对比,未使用时,计算fib(40)用时35.2 秒,使用后用时18毫秒 但…
因为它不需要移出旧值,缓存大小没有限制,所以比带有大小限制的 lru_cache() 更小更快。这个 @cache 装饰器是 Python 3.9 版中的新功能,在此之前,您可以通过 @lru_cache(maxsize=None) 获得相同的效果。 所以@lru_cache(maxsize=None)和@cache是等效的...
functools.lru_cache()是Python标准库中提供的一种缓存机制,用来缓存函数的输入输出关系,从而减少重复计算的时间成本。通过设置maxsize参数,开发者可以规定缓存的最大尺寸,默认值为128,超过这个数量后最少使用的缓存将被淘汰。相对而言,自Python 3.9起引入的cache()则没有缓存大小的限制,适用于不想管理缓存容量的场景。
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)是一种提高计算机程序执行速度的优化技术。通过储存大计算量...
@lru_cache()defabc(name:str):print(f'缓存 name ={name}')returnname abc('1')# 缓存 name = 1# '1'abc('2')# 缓存 name = 2# '2'abc('3')# 缓存 name = 3# '3'abc('1')abc('2')abc('3')# '1'# '2'# '3'abc.cache_info()# CacheInfo(hits=3, misses=3, maxsize=12...
众所周知,python语言是相当好用的,但是它的执行性能也是相对其他语言比较慢的。还好python提供了一个非常优秀的装饰器来解决这个问题,它就是lru_cache装饰器。lru_cache是通过著名的LCU算法来实现的,也就是最近最久未使用缓存淘汰算法。 为了形成明显的对比,使用普通的方式来实现一个函数的递归过程,即不添加任何的装...
Python程序设计教与学(教学大纲+教案+实验教学大纲) 《Python程序设计(第4版)》章节习题答案(65页) === 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...
Python中functools的lru_cache实现了LRU Cache,核心是一个双向循环链表再加一个字典。 from functools import lru_cache可以看到lru_cache的代码: _CacheInfo = namedtuple("CacheInfo", ["hits", "misses", "maxsize", "currsize"]) def lru_cache(maxsize=128, typed=False): ...
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...