写leetcode,常规代码超时,于是想加缓存,lru_cache也超时,但是神奇的是换cache就不超时,于是查了一下 lru_cache 传递两个参数: maxsize、typed 1) maxsize 代表被lru_cache装饰的方法最大可缓存的结果数量 …
因为lru_cache是一个具有缓存功能的装饰器,它把耗时的函数的结果存起来,避免相同的函数重复计算,如果一段时间不使用的缓存会被扔掉。 注意:必须要像常规函数那样使用,一定要有小括号,如functools.lru_cache(),这么做的原因是因为functools.lru_cache是需要参数的 源码中可以看到lru_cache中还有maxsize、typed两个参数...
1deflru_cache(maxsize=128, typed=False):2ifisinstance(maxsize, int):3ifmaxsize <0:4maxsize =05elifmaxsizeisnotNone:6raiseTypeError('Expected maxsize to be an integer or None')78defdecorating_function(user_function):9wrapper =_lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo)...
wrapper = _lru_cache_wrapper(user_function, maxsize, typed, _CacheInfo)return update_wrapper(wrapper, user_function)return decorating_function 1.2 基本⽤法 在我们编写接⼝时可能需要缓存⼀些变动不⼤的数据如配置信息，我们可能编写如下接⼝：@api.route("/user/info", methods=["GET"])@...
为了得到最佳性能,maxsize 应该设为 2 的幂。typed 参数如果设为 True,把不同参数类型得到的结果分开保存,即把通常认为相等的浮点数和整数参数(如 1 和 1.0)区分开。顺便说一下,因为 lru_cache 使用字典存储结果,而且键根据调用时传入的定位参数和关键字参数创建,所以被 lru_cache 装饰的函数,它的所有参数都...
使用修饰器函数functools.lru_cache()时可以设置缓存大小,通过参数maxsize设置最多缓存多少个数据,当缓存中的数据达到最大数量时会删除最近最少使用的一个,腾出空间存放新数据。设置参数maxsize为None表示不限制缓存大小,不删除旧值,缓存所有数据,此时等价于另一个修饰器函数cache()。
2. `maxsize` 参数 `lru_cache` 的 `maxsize` 参数用于指定缓存的最大容量,默认为 128。当缓存的条目数超过 `maxsize` 时,最久未使用的条目将被移除。如果你希望缓存无限制增长,可以将 `maxsize` 设置为 `None`: ```python @functools.lru_cache(maxsize=None) ...
maxsize缓存的最大容量 currsize当前缓存的使用量 本质上,这个lru_cache装饰器是通过空间换取时间的方式来提高程序的性能,所以lru_cache装饰器并不适合所有的场景: 合适的场景 具有重复计算的递归函数 计算成本较高的函数 计算密集型或者需要大量重复计算的函数 ...
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...
今天来谈一谈@functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)缓存装饰器,这是在Python3.2版本中新添加的功能,意在将重复耗时的计算的中间结果保存下来,如无缓存的递归运算。lru 是(least recently used)的缩写,即最近最少使用原则。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。