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...
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...
使用@functools.lru_cache(maxsize=None)装饰器来应用lru_cache,其中maxsize参数用于指定缓存的最大容量,默认为None表示不限制缓存大小。以下是一个示例代码: fromfunctoolsimportlru_cache@lru_cache(maxsize=128)deffibonacci(n):ifn <=1:returnnreturnfibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)# 第一次调用会计算结果,...
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...
from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=None) # 不限制缓存大小 def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2) result = fibonacci(50) # 非常快速 使用缓存,计算斐波那契数列的值变得非常迅速,即使是大数值。 7. 适用场景 何时使用lru_...
functools.lru_cache 是 Python 标准库中 functools 模块的一部分，用于为函数添加缓存系统。该系统存储函数输入和对应的输出，避免重复计算已知输入。缓存遵循 LRU 策略，优先淘汰最近最少使用的数据，以控制缓存大小。例如，通过装饰器 @functools.lru_cache(maxsize=None)，可优化斐波那契数列求解函数 fib(...
maxsize:存储在缓存中的元素数,默认 128个,如果设为 None,LRU 特性将被禁用且缓存可无限增长 typed:布尔值,默认为 Flase 如果typed 被设为真值,则不同类型的函数参数将被分别缓存。 例如,f(3) 和 f(3.0) 将总是会被当作具有不同结果的不同调用。
- **maxsize**: 这是缓存的最大容量。如果设置为`None`,缓存将无限增长。一般来说,设置一个合理的缓存大小有助于平衡内存使用和性能。 - **typed**: 如果设置为`True`,将根据不同的参数类型分别缓存结果。默认情况下,`lru_cache`不区分参数的类型。
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。 使用场景 functools 模块应用于高阶函数,即参数或(和)返回值为其他函数的函数(e.g.,dfs(深度优先搜索))。 通常来说,此模块的功能适用于所有可调用对象。 官方示例 from functools import ...
如果maxsize设为None,LRU 特性将被禁用且缓存可无限增长。 如果typed设置为true,不同类型的函数参数将被分别缓存。例如,f(3)和f(3.0)将被视为不同而分别缓存。 为了衡量缓存的有效性以便调整maxsize形参,被装饰的函数带有一个cache_info()函数。当调用cache_info()函数时,返回一个具名元组,包含命中次数hits,未...