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,只能使用默认值1...
由于lru_cache()函数作为函数使用时不能指定参数maxsize,只能使用默认值128,所以改用另一个不限制缓存大小的函数cache()进行演示。 好了,本文的另一个重点来了,把lru_cache()或cache()用作函数对另一个进行修饰增加缓存时,如果不使用原来的函数名而使用新的函数名,则设置的缓存并没有真正起作用,由于计算大组合...
否则,即便是强大的lru_cache()和cache()也将失去它们应有的效能。 通过理解lru_cache()和cache()的使用场景及特性,程序员不仅能大幅提高代码的执行速度,还有助于更好地管理程序的内存使用。无论是简单的业务需求,还是复杂的数据处理,合理利用缓存都是一个重要的编程技巧。 随着Python的不断发展,这些修饰器将会在...
deflru_cache(maxsize=128,typed=False):ifisinstance(maxsize,int):ifmaxsize<0:maxsize=0elif maxsize is not None:raiseTypeError('Expected maxsize to be an integer or None')defdecorating_function(user_function):wrapper=_lru_cache_wrapper(user_function,maxsize,typed,_CacheInfo)returnupdate_wrapper...
最后给 wrapper 添加两个属性函数 cache_info 和 cache_clear , cache_info 显示当前缓存的命中情况的统计数据, cache_clear 用于清空缓存。对于上面阶乘相关的代码,如果在最后执行 factorial.cache_info() ,会输出 CacheInfo(hits=1,misses=5,maxsize=128,currsize=5) ...
什么时候会用到缓存(Cache) 缓存(Cache)通常用于两个速度不同的介质之间,以提高数据访问的速度和效率。这里有几个典型的应用场景: 处理器和内存之间:处理器(CPU)的运算速度远快于从内存中读取数据的速度。…
原文链接:Python缓存lru_cache的介绍和讲解 一、前言 我们经常谈论的缓存一词,更多的类似于将硬盘中的数据存放到内存中以至于提高读取速度,比如常说的redis,就经常用来做数据的缓存。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
LRULRU (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...
查看lru_cache源码会发现它可以传递两个参数： maxsize 、 typed ：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；如果传参一样则为同一个结果） ， 如果不指定传参则默认值为128，表示最多缓存128个返回结果，当达到了128个时，有新的结果要...
functools.lru_cache 是非常实用的装饰器,它实现了备忘 (memoization)功能。这是一项优化技术,它把耗时的函数的结果保存 起来,避免传入相同的参数时重复计算。LRU 三个字母是“Least Recently Used”的缩写,表明缓存不会无限制增长,一段时间不用的缓存 条目会被扔掉。